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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Emotion Recognition: A Statistical Learning Approach

Description du projet

Comprendre la reconnaissance des émotions avec l’apprentissage statistique

Certaines émotions sont plus difficiles à reconnaître que d’autres et certaines personnes, comme celles atteintes de troubles du spectre autistique (TSA), ont simplement plus de difficulté à reconnaître les émotions en général. Le projet LearningEmotions, financé par l’UE, examinera si les deux phénomènes peuvent provenir d’une source commune, à savoir des difficultés au niveau des modes d’apprentissage et de leurs associations (c’est-à-dire l’apprentissage statistique). Le projet quantifiera la variabilité des signaux utilisés pour signaler les émotions à partir d’une base de données d’émotions audiovisuelles afin de comparer si les émotions difficiles à reconnaître présentent des schémas moins cohérents que les émotions plus faciles à reconnaître. Le projet comparera également les individus avec et sans TSA en ce qui concerne leur capacité à reconnaître les émotions et à apprendre des schémas pour voir si ces deux capacités sont liées, en utilisant des méthodes comportementales et neurales.

Objectif

Statistical learning refers to the ability to learn through the discovery of patterns and structures. I propose to investigate emotion recognition using a statistical learning perspective in order to understand (i) why some emotions are harder to recognise than others; and (ii) why individuals with autism spectrum disorder (ASD individuals) have more difficulty recognising emotions than neurotypicals (i.e. individuals without autism).

I argue that part of the difficulty in recognising certain emotions lies in how reliable or consistent the auditory and visual cues are in signalling the emotion. That is, if particular cues consistently signal or have a high probability of signalling an emotion (e.g. 'happy' is consistently signaled by squinty eyes and grin/smile), then that emotion would be easier to recognise than emotions that are signalled by inconsistent cues (e.g. sarcasm may have varied expressions depending on the individual, context, etc. and so sarcasm would be more difficult to recognise). To investigate this, I will use an audio-visual emotion database that is currently under development to quantify the variability of cues across speakers in signalling the intended emotion.

I propose that the difficulty ASD individuals have with recognising emotions lies in a general difficulty with consolidating probabilistic information. In terms of emotion recognition, this would manifest as a difficulty with making a correct inference of the intended emotion given particular cues, which vary in their probabilities in signalling the emotion. To investigate this hypothesis, I will conduct a behavioural and a neural experiment comparing ASD individuals with neurotypicals on probabilistic learning to determine whether group differences exist and whether probabilistic learning is related to emotion recognition.

Outcomes of this project may inform intervention practices for ASD individuals and provide a general framework of understanding other ASD characteristics.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-MSCA-IF-2019

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

THE UNIVERSITY OF READING
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 212 933,76
Adresse
WHITEKNIGHTS CAMPUS WHITEKNIGHTS HOUSE
RG6 6AH Reading
Royaume-Uni

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Région
South East (England) Berkshire, Buckinghamshire and Oxfordshire Berkshire
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 212 933,76
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