Caras animadas de emociones

Caras animadas de emociones

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Caras animadas de emociones 2021

ResumenLas representaciones icónicas son omnipresentes; llenan los dibujos animados de los niños, añaden humor a los periódicos y aportan un tono emocional a la comunicación en línea. Sin embargo, la función comunicativa que cumplen sigue sin ser abordada por la psicología cognitiva. Aquí examinamos la hipótesis de que las representaciones icónicas comunican la información emocional de manera más eficiente que sus contrapartes realistas. En el Experimento 1, manipulamos las características de bajo nivel de los rostros emocionales para crear cinco conjuntos de estímulos que iban desde los fotorealistas hasta los totalmente icónicos. Los participantes identificaron emociones en rostros presentados brevemente. Los resultados mostraron que, en tiempos de presentación cortos, la precisión para identificar la emoción en imágenes más “caricaturizadas” era mayor. Además, el aumento del contraste y la disminución de la complejidad de los rasgos beneficiaron la precisión. En el Experimento 2, examinamos un componente potencial relacionado con el evento, el P1, que es sensible a las características del estímulo visual de bajo nivel. Los niveles más bajos de contraste y complejidad dentro de los estímulos esquemáticos también se asociaron con amplitudes más bajas de P1. Estos resultados apoyan la hipótesis de que las representaciones icónicas difieren de las imágenes realistas en su capacidad para comunicar información específica, incluyendo la emoción, de forma rápida y eficiente, y que este efecto es impulsado por los cambios en las características visuales de bajo nivel en los estímulos.

Caras animadas de emociones 2020

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Reimpresiones y permisosAcerca de este artículoCite este artículoSchindler, S., Zell, E., Botsch, M. et al. Differential effects of face-realism and emotion on event-related brain potentials and their implications for the uncanny valley theory.
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Uno de los momentos más destacados de la Convención Anual de la APS en Los Ángeles fue una mesa redonda “animada” entre Pete Docter, de Pixar Animation Studios, y dos gigantes (incluso se les podría llamar Increíbles) de la investigación sobre las emociones, Paul Ekman, de la Universidad de California en San Francisco, y Dacher Keltner, de la Universidad de California en Berkeley, sobre el tema de la animación y las emociones.
Durante casi dos décadas, Pixar, el estudio que produjo exitosas películas de animación como Toy Story y Los Increíbles del año pasado, ha estado a la vanguardia en el uso de la animación digital para crear personajes altamente expresivos en la pantalla. Docter, que trabajó en Toy Story y Toy Story II y dirigió el éxito de 2001 Monstruos, S.A., aportó una serie de videoclips que muestran la capacidad de los animadores, titiriteros y otros cineastas para simular una amplia gama de emociones humanas (y casi humanas) en la pantalla.
Según Docter, “Todo en Pixar está muy orientado a obtener nuevos conocimientos e información”. Al principio, dijo, su equipo de artistas digitales se basó en gran medida en el trabajo de Ekman y otros psicólogos a la hora de pensar en la expresión de las emociones, por ejemplo, utilizando el Sistema de Codificación de la Acción Facial que Ekman y un colega idearon en la década de 1970 para clasificar y analizar los movimientos de los músculos faciales. Más tarde, dijo Docter, el enfoque de los animadores de Pixar se volvió más intuitivo, basado en sus propias observaciones de la gente.

Caras animadas de emociones del momento

En este capítulo, presentamos el proyecto explorando los temas relacionados con el reconocimiento de emociones y el aprendizaje profundo. Se presenta la historia de ambos temas junto con una sección que explica la motivación de este proyecto. Se introduce el tema de los dibujos animados, incluyendo una explicación de su historia, investigaciones previas, relevancia e importancia para el contexto del reconocimiento de emociones y el aprendizaje profundo. El capítulo finaliza con la discusión de las metas y objetivos del proyecto, además de un resumen de los restantes capítulos de este informe.
El área del aprendizaje profundo se remonta a la década de 1940, cuando la investigación sobre inteligencia artificial estaba a punto de dar sus frutos. En 1943, los neurocientíficos Warren McCulloch y Walter Pitts propusieron una neurona artificial conocida como la neurona McCulloch–Pitts (MCP). Esta neurona constituyó la base del primer modelo matemático de una neurona artificial. Su función principal es tener entradas \(x_i\) que se multiplican por los pesos \(w_i\), y las neuronas suman los valores \(w_ix_i\) para crear una suma ponderada \( s \). Si esta suma ponderada \( s \) es mayor que un determinado umbral , \( \theta \) entonces la neurona se dispara, de lo contrario no. (Marsland 2014, 41).