International Journal of Advanced Culture Technology
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v.12
no.2
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pp.375-385
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2024
In the context of contemporary digital media, virtual influencers have become an increasingly important form of socialization and entertainment, in which emotional expression is a key factor in attracting viewers. In this study, we take Luo Tianyi, a Chinese virtual influencer, as an example to explore how emotions are expressed and perceived through facial expressions in different types of videos. Using Paul Ekman's Facial Action Coding System (FACS) and six basic emotion classifications, the study systematically analyzes Luo Tianyi's emotional expressions in three types of videos, namely Music show, Festivals and Brand Cooperation. During the study, Luo Tianyi's facial expressions and emotional expressions were analyzed through rigorous coding and categorization, as well as matching the context of the video content. The results show that Enjoyment is the most frequently expressed emotion by Luo Tianyi, reflecting the centrality of positive emotions in content creation. Meanwhile, the presence of other emotion types reveals the virtual influencer's efforts to create emotionally rich and authentic experiences. The frequency and variety of emotions expressed in different video genres indicate Luo Tianyi's diverse strategies for communicating and connecting with viewers in different contexts. The study provides an empirical basis for understanding and utilizing virtual influencers' emotional expressions, and offers valuable insights for digital media content creators to design emotional expression strategies. Overall, this study is valuable for understanding the complexity of virtual influencer emotional expression and its importance in digital media strategy.
The purposes of this study were to verify the frequency of and causes and expression types of anger in children, which had been identified by means of a Q-tool and to investigate the relationship among the types of causes and expressions of anger, emotional intelligence, and social competence. The subjects of this study were 1,018 children aged between 8 to 10 years of age. MANCOVA and Logistic regression analysis were utilized. The major findings of this study were as follows : (1) a Q-Tool was developed through the selection of statements representing the feature of each type of anger, in terms of both-cause and expression. (2) Social competence revealed significant differences according to children's gender and emotional intelligence revealed significant differences according to children's gender and the types of anger causes, and (3) Emotional regulation out of subordinate variables of emotional intelligence, and interpersonal adjustment out of subordinate variables of social competence affected the types of expressions of anger in children.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.8
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pp.3473-3487
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2020
In this paper, we present a new approach to creating speech animation with emotional expressions using a small set of example models. To generate realistic facial animation, two example models called key visemes and expressions are used for lip-synchronization and facial expressions, respectively. The key visemes represent lip shapes of phonemes such as vowels and consonants while the key expressions represent basic emotions of a face. Our approach utilizes a text-to-speech (TTS) system to create a phonetic transcript for the speech animation. Based on a phonetic transcript, a sequence of speech animation is synthesized by interpolating the corresponding sequence of key visemes. Using an input parameter vector, the key expressions are blended by a method of scattered data interpolation. During the synthesizing process, an importance-based scheme is introduced to combine both lip-synchronization and facial expressions into one animation sequence in real time (over 120Hz). The proposed approach can be applied to diverse types of digital content and applications that use facial animation with high accuracy (over 90%) in speech recognition.
The aim of the experimental studies described in this paper is to investigate the effects of the face/eye/mouth areas using dynamic facial expressions and static facial expressions on emotional recognition. Using seven-seconds-displays, experiment 1 for basic emotions and experiment 2 for complex emotions are executed. The results of two experiments supported that the effects of dynamic facial expressions are higher than static one on emotional recognition and indicated the higher emotional recognition effects of eye area on dynamic images than mouth area. These results suggest that dynamic properties should be considered in emotional study with facial expressions for not only basic emotions but also complex emotions. However, we should consider the properties of emotion because each emotion did not show the effects of dynamic image equally. Furthermore, this study let us know which facial area shows emotional states more correctly is according to the feature emotion.
This study involves an experiment aimed to reveal the communicative effects by different types of visual expressions in SNS advertisements. This study analyzes consumers' dynamic responses to vicarious emotional experiences and the creative rhetorical expressions of networking media platforms through experiments that sample university students. The vicarious emotional experiences of networking media platforms have a significant effect on the consumers' subsequent reactions. The greater the vicarious emotional experiences are, the more positive this effect is. There is a significant interactive effect between consumers' vicarious emotional experiences and the rhetorical creative types of targeted media.
We propose an emotional facial avatar that portrays the user's facial expressions with an emotional emphasis, while achieving visual and behavioral realism. This is achieved by unifying automatic analysis of facial expressions and animation of realistic 3D faces with details such as facial hair and hairstyles. To augment facial appearance according to the user's emotions, we use emotional templates representing typical emotions in an artistic way, which can be easily combined with the skin texture of the 3D face at runtime. Hence, our interface gives the user vision-based control over facial animation of the emotional avatar, easily changing its moods.
The purpose of this study is to investigate how the emotional labor and emotional intelligence of nurses working at a general hospital affect their job stress, and how the integration factor of emotional labor and emotional intelligence affects their job stress. The subjects of research were the nurses working at general hospital in Seoul city from March 11-29, 2013. The collected data was analyzed after computerized statistical processing using SPSS 18.0 and AMOS 18.0. It was found that the frequency of emotional expressions, one of emotional labor variables, significantly negatively influenced job stress(${\beta}=-.301$, p<.01), and that the attention required for the norms of emotional expressions significantly positively affected job stress(${\beta}=.277$, p<.01). Among emotional intelligence variables, understanding of self-emotion and control of emotion were found to significantly negatively affected job stress. Given the study result, in order to alleviate nurses' job stress, it is necessary to have positive emotional expressions with patients, come up with a plan to show nurses' emotions which they fail to express because of the norms of emotional expressions in hospital, and make their effort to improve understanding of their own emotions and the capability of controlling emotions.
We propose an emotional training framework that can determine the initial symptom of schizophrenia by using emotional analysis method through facial expression change. We use Emotion API in Microsoft to obtain facial expressions and emotion values at the present time. We analyzed these values and recognized subtle facial expressions that change with time. The emotion states were classified according to the peak analysis-based variance method in order to measure the emotions appearing in facial expressions according to time. The proposed method analyzes the lack of emotional recognition and expressive ability by using characteristics that are different from the emotional state changes classified according to the six basic emotions proposed by Ekman. As a result, the analyzed values are integrated into the image color transfer framework so that users can easily recognize and train their own emotional changes.
This study is based on an empirical study on consequences of emotions and emotional labor in the food-service industry. It analyzed the effect of emotional labor on emotions of emotional laborers and the effect of emotional labor on communication skills. Data used for analysis were collected through the questionnaire surveyed on the various samples including employees of family restaurants, Korean restaurants, Chinese restaurants, Japanese restaurants, etc. The result of data analysis indicated that only the efforts for emotional expressions among the factors influenced affirmative emotion(P-value=0.042). It also showed that the factor of the efforts for emotional expressions by researchers had a positive effect on both language communication skills and non-language communication skills(P-value=0.000). This study was valuable in the aspect that emotions and communication skills were first selected as dependent variables of emotional labor and it verified causality between emotional labor and these variables. However, it also has some limitations that its sample size was small and it depended on convenience sampling.
The present study describes a combination method to recognize the human affective states such as anger, happiness, sadness, or surprise. For this, we extracted emotional features from voice signals and facial expressions, and then trained them to recognize emotional states using hidden Markov model (HMM) and neural network (NN). For voices, we used prosodic parameters such as pitch signals, energy, and their derivatives, which were then trained by HMM for recognition. For facial expressions, on the other hands, we used feature parameters extracted from thermal and visible images, and these feature parameters were then trained by NN for recognition. The recognition rates for the combined parameters obtained from voice and facial expressions showed better performance than any of two isolated sets of parameters. The simulation results were also compared with human questionnaire results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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