This study tried to investigate whether it is appropriate to define the emotions of elementary school teachers, who avoid teaching science, as science teaching anxiety through exploring elementary school teachers' emotional expressions and related factors. 10 elementary school teachers who were reluctant to teach science participated in the research, and they presented their thoughts and feelings about teaching science through semi-structured interviews. As a result of analyzing the emotional expressions in the interview, 28 expressions of emotions appeared. Emotional expressions were divided into three types according to the degree of inclusion of factors related to anticipation in related situations. These results show that there are some emotional expressions that cannot be interpreted as the science teaching anxiety. Therefore, we propose to consider science teaching avoidance emotion not as science teaching anxiety but as a mixture of various emotions.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.4
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pp.26-34
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2024
Most human emotions are conveyed through facial expressions, which represent the predominant source of emotional data. This research investigates the impact of crowds on human emotions by analysing facial expressions. It examines how crowd behaviour, face recognition technology, and deep learning algorithms contribute to understanding the emotional change according to different level of crowd. The study identifies common emotions expressed during congestion, differences between crowded and less crowded areas, changes in facial expressions over time. The findings can inform urban planning and crowd event management by providing insights for developing coping mechanisms for affected individuals. However, limitations and challenges in using reliable facial expression analysis are also discussed, including age and context-related differences.
Human Emotion Recognition is an exciting topic that has been attracting many researchers for a lengthy time. In recent years, there has been an increasing interest in exploiting contextual information on emotion recognition. Some previous explorations in psychology show that emotional perception is impacted by facial expressions, as well as contextual information from the scene, such as human activities, interactions, and body poses. Those explorations initialize a trend in computer vision in exploring the critical role of contexts, by considering them as modalities to infer predicted emotion along with facial expressions. However, the contextual information has not been fully exploited. The scene emotion created by the surrounding environment, can shape how people perceive emotion. Besides, additive fusion in multimodal training fashion is not practical, because the contributions of each modality are not equal to the final prediction. The purpose of this paper was to contribute to this growing area of research, by exploring the effectiveness of the emotional scene gist in the input image, to infer the emotional state of the primary target. The emotional scene gist includes emotion, emotional feelings, and actions or events that directly trigger emotional reactions in the input image. We also present an attention-based fusion network, to combine multimodal features based on their impacts on the target emotional state. We demonstrate the effectiveness of the method, through a significant improvement on the EMOTIC dataset.
Park, Jeong-Woo;Kim, Woo-Hyun;Lee, Won-Hyong;Chung, Myung-Jin
The Journal of Korea Robotics Society
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v.4
no.4
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pp.281-288
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2009
Nowadays, many robots have evolved to imitate human social skills such that sociable interaction with humans is possible. Socially interactive robots require abilities different from that of conventional robots. For instance, human-robot interactions are accompanied by emotion similar to human-human interactions. Robot emotional expression is thus very important for humans. This is particularly true for facial expressions, which play an important role in communication amongst other non-verbal forms. In this paper, we introduce a method of creating lifelike facial expressions in robots using variation of affect values which consist of the robot's emotions based on emotional boundaries. The proposed method was examined by experiments of two facial robot simulators.
A 2D comic model, a comic-style line drawing model having only eyebrows, eyes, nose and mouth, is much easier to generate facial expressions with small number of points than that of 3D model. In this paper we propose a 3D emotional editor using a 2D comic model, where emotional expressions are represented by using action units(AU) of FACS. Experiments show a possibility that the proposed method could be used efficiently for intelligent sign-language communications between avatars of different languages in the Internet cyberspace.
This study was conducted to develop a plan for emotional labor of clinical dental hygienists by understanding the factors affecting their emotional labor. Self-administered questionnaires were distributed to 293 dental hygienists who worked in dental hospitals and clinics located in Busan and Gyeongsangnam-do from June to September in 2013. The questionnaire items used in this study consisted of 5 items of general characteristics, 2 items of characteristics related to turnover, and 9 items of emotional labor. t-test, ANOVA, and multiple regression analysis were performed using the SPSS Statistics ver. 17.0 for Windows program for data analysis. The average level of the study subjects was $69.85{\pm}12.82$. With regard to the emotional labor according to the general characteristics, the frequency of emotional expressions (p<0.037) showed significant differences in the marital status. The workplace showed significant differences in the frequency of emotional expressions (p<0.001), attentiveness of emotional expressions (p<0.002), emotional dissonance (p<0.032), and total (p<0.001). The turnover intentions showed significant differences in the frequency of emotional expressions (p<0.001), attentiveness of emotional expressions (p<0.001), emotional dissonance (p<0.001), and total (p<0.001). As a factor affecting emotional labor, turnover intention (p<0.001) and workplace (p<0.001) had an effect on emotional labor. The results showed that turnover intention and workplace were associated with the emotional labor of dental hygienists. There is a need to develop an emotional education program to make it possible to effectively manage emotional labor of dental hygienists for providing high-quality medical services of dental institutions.
Modern furniture design is advancing by putting value on individual sensitivity. Accordingly, this study will focus on optical art, which can give various changes in people's sensitivity. Optical art was actively applied in various fields of image, photograph, fashion, textile, accessory and interior from the 1950s till the 1960s. Optical art realized by Victor Vasarely (1908~) opened a new trend in art by accurately realizing concise and precise expressions. This study analyzed the impact of pattern expression on sensitivity in optical art and suggested a method, which can spatiotemporally maximize the emotional change by combining optical art with the form of furniture. Modern furniture design is changing toward the direction of fitting to the propensity and emotional taste of an individual. Accordingly, this study analyzed the emotional expression felt in the furniture modeling works featured by concise, straight and standardized rectangular shape. Based on the result of analysis, this study would like to suggest a method to utilize optical pattern as a means for emotional design, with which people are able to perform various emotional expressions while keeping the function and form of furniture.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.267-272
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2009
Video digests provide an effective way of confirming a video content rapidly due to their very compact form. By watching a digest, users can easily check whether a specific content is worth seeing in full. The impression created by the digest greatly influences the user's choice in selecting video contents. We propose a novel method of automatic digest creation that evokes a joyful impression through the created digest by exploiting smile/laughter facial expressions as emotional cues of joy from video. We assume that a digest presenting smiling/laughing faces appeals to the user since he/she is assured that the smile/laughter expression is caused by joyful events inside the video. For detecting smile/laughter faces we have developed a neural network based method for classifying facial expressions. Video segmentation is performed by automatic shot detection. For creating joyful digests, appropriate shots are automatically selected by shot ranking based on the smile/laughter detection result. We report the results of user trials conducted for assessing the visual impression with automatically created 'joyful' digests produced by our system. The results show that users tend to prefer emotional digests containing laughter faces. This result suggests that the attractiveness of automatically created video digests can be improved by extracting emotional cues of the contents through automatic facial expression analysis as proposed in this paper.
This study examined the characteristics of movie reviews based on emotional expressions, using the structural analysis. Major results were as follows; firstly, the most cited emotional expression was 'fun'. Fun was the important discriminator for evaluating movies. Secondly, cluster analysis results found that although Korean movies were clustered by many emotional expressions such as fun, immersion and impression, foreign movies were grouped by joust an emotional expression including fun. Internet users tended to divide foreign movie into two kinds of movies such as fun movie and boring movies.
This study examined the factors that influence the emotional expression in comments on the hot news about the 'Restaurant Collapse in Linfen City, Shanxi Province' published in Sina Weibo.. As a result of the study, first, there were differences in emotional expression according to gender. Women expressed stronger anger, disappointment, sadness, and condemnation than men. Second, the intensity of emotional expression of users in the eastern region was significantly higher than that of users in the central and western region. Third, the greater the number of Weibo, the total number of blogs where users participated in comments and posted emotional expressions, the stronger the emotional expression was. Fourth, unauthenticated users showed stronger emotional expressions of disappointment and sadness than authenticated users. The results of this study present implications for the factors influencing emotional expression on hot news. This study is meaningful in that it can be compared with social networks such as Twitter and Facebook in the West by looking at the factors that influence emotional expression in the process of online public opinion formation in China, and also meaningful in that a big data analysis method was used in online news analysis.
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