लीना सिदावोंग, तमारा स्ज़तिंदा और सारा लाल
समस्या का विवरण: चेहरे के भावों के माध्यम से प्रकट होने वाली भावनाओं पर जांच का पूर्वानुमानात्मक व्यवहार संबंधी अध्ययनों में मूल्यवान अनुप्रयोग है। इसने चेहरे के भावों के विश्लेषण के लिए बुद्धिमान दृश्य निगरानी विकसित करने की दिशा में रुचि जगाई है। यह विचार बंद सर्किट टेलीविजन (CCTV) निगरानी में इसकी तत्काल उपयोगिता और इस बढ़ती मान्यता द्वारा कायम है कि व्यक्तिपरक अनुभव और भावना व्यक्ति के चेहरे के भावों में होने वाले परिवर्तनों को दर्शाती है। फोरेंसिक और निगरानी उद्देश्यों के लिए चेहरे के भावों का मूल्यांकन करने के लिए तैयार किया गया एक चेहरे की पहचान कार्यक्रम पूरा किया जा सकता है यदि चेहरे की भावनाओं के पैटर्न का पता लगाया जा सकता है। इस अध्ययन का उद्देश्य व्यक्तियों में भावनाओं को प्रेरित करना था ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि क्या ऑप्टिकल फ्लो विश्लेषण द्वारा विभिन्न भावों के दौरान चेहरे की विशिष्ट हरकतों का पता लगाया जा सकता है। कार्यप्रणाली: व्यक्तियों को तीन भावना प्रेरित करने वाली लघु फिल्में देखते समय वीडियोटेप किया गया था। फिल्मों को तीन भावनाओं में से एक को प्रेरित करने के इरादे से दिखाया गया था: मनोरंजन, उदासी और डर। भावना के प्रकार और सीमा को स्थापित करने के लिए नौ-बिंदु लिकर्ट स्केल (स्व-रिपोर्ट की गई भावनात्मक मूल्यांकन) प्रश्नावली के साथ त्वचा चालकता (SC) को मापा गया था। इसने रिकॉर्ड किए गए फुटेज से तटस्थ और भावनात्मक भावों के शिखर का प्रतिनिधित्व करने वाली स्थिर चेहरे की छवियों को निकालने की अनुमति दी। तटस्थ और चरम भावनात्मक स्थितियों के बीच चेहरे की गतिविधि की परिमाण और दिशा को मापने के लिए MATLAB सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके छवि सेट पर ऑप्टिकल फ्लो विश्लेषण किया गया था। परिणाम: ऑप्टिकल फ्लो विश्लेषण ने चेहरे की गति के वैश्विक वेग वैक्टर को दर्शाते हुए वेक्टर मानचित्र तैयार किए। मनोरंजन, उदासी और भय के वेक्टर मानचित्रों से प्राप्त इस जानकारी को सारांशित करते समय, हमने उदासी और भय की तुलना में मनोरंजन की अभिव्यक्ति के लिए अधिक परिमाण के साथ गतिविधि के समान रुझान और पैटर्न देखे। निष्कर्ष और महत्व: ऑप्टिकल फ्लो विश्लेषण भावनात्मक चेहरे के भावों के भेदभाव में क्षमता दिखाता है। हालाँकि, यह पुष्टि करने के लिए आगे डेटा विश्लेषण आवश्यक है कि क्या ऑप्टिकल फ्लो या अन्य ऐसी तकनीकों का उपयोग करके विभिन्न प्रकार की भावनाओं को स्पष्ट रूप से पहचाना जा सकता है।