Examining the impact of trait anxiety on the recognition of facial emotional expressions
Thesis or Dissertation
2011-09 (degree granted: 2011-11-03)
Author(s)
Level
DoctoralDiscipline
Psychologie - recherche et interventionAbstract(s)
Question : Cette thèse comporte deux articles portant sur l’étude d’expressions
faciales émotionnelles. Le processus de développement d’une nouvelle banque de
stimuli émotionnels fait l’objet du premier article, alors que le deuxième article
utilise cette banque pour étudier l’effet de l’anxiété de trait sur la reconnaissance des
expressions statiques.
Méthodes : Un total de 1088 clips émotionnels (34 acteurs X 8 émotions X 4
exemplaire) ont été alignés spatialement et temporellement de sorte que les yeux et le
nez de chaque acteur occupent le même endroit dans toutes les vidéos. Les vidéos
sont toutes d’une durée de 500ms et contiennent l’Apex de l’expression. La banque
d’expressions statiques fut créée à partir de la dernière image des clips. Les stimuli
ont été soumis à un processus de validation rigoureux. Dans la deuxième étude, les
expressions statiques sont utilisées conjointement avec la méthode Bubbles dans le
but d’étudier la reconnaissance des émotions chez des participants anxieux.
Résultats : Dans la première étude, les meilleurs stimuli ont été sélectionnés [2
(statique & dynamique) X 8 (expressions) X 10 (acteurs)] et forment la banque
d’expressions STOIC. Dans la deuxième étude, il est démontré que les individus
présentant de l'anxiété de trait utilisent préférentiellement les basses fréquences
spatiales de la région buccale du visage et ont une meilleure reconnaissance des
expressions de peur.
Discussion : La banque d’expressions faciales STOIC comporte des caractéristiques
uniques qui font qu’elle se démarque des autres. Elle peut être téléchargée
gratuitement, elle contient des vidéos naturelles et tous les stimuli ont été alignés, ce
qui fait d’elle un outil de choix pour la communauté scientifique et les cliniciens. Les
stimuli statiques de STOIC furent utilisés pour franchir une première étape dans la
recherche sur la perception des émotions chez des individus présentant de l’anxiété
de trait. Nous croyons que l’utilisation des basses fréquences est à la base des
meilleures performances de ces individus, et que l’utilisation de ce type
d’information visuelle désambigüise les expressions de peur et de surprise. Nous
pensons également que c’est la névrose (chevauchement entre l'anxiété et la
dépression), et non l’anxiété même qui est associée à de meilleures performances en
reconnaissance d’expressions faciales de la peur. L’utilisation d’instruments mesurant
ce concept devrait être envisagée dans de futures études. Question: This thesis describes a new database of facial emotional expressions;
created specifically for eye-tracking and classification image experiments. This
database serves as a basis for the second study, which explores the effect of trait
anxiety on the perception of static facial emotional expressions.
Methods: Actors were recruited to express facial emotional expressions. Thousands
of 1-second movie clips that contained the least head movement and appeared
genuine were extracted from the raw videos and selected for the validation. A total of
1088 clips (34 actors X 8 expressions X 4 exemplar) were spatially aligned so that
facial features across the stimuli occupied the same space. They were also temporally
aligned so that all clips began on the last neutral frame and truncated on the 15th
frame (500ms). The last frame (apex) of the clips was extracted to form the static
database. Two groups of participants validated the dynamic (N35) and static (N35)
stimuli. The static images were used in the 2nd study where participants (N27)
varying in trait anxiety were asked to recognize emotional faces, partially revealed
through Gaussian apertures (Bubbles).
Results: Study 1 describes the process by which the STOIC database was created. It
showcases the 80 dynamic (and 80 static) emotional expressions (8 emotions X 10
actors) with the lowest entropy scores. Study 2 shows that trait anxiety is associated
with performance and differential use of information. Anxious individuals use low
spatial frequency (LSF) information from the mouth region and are better at
recognizing negative emotions, especially fear and not anger.
Discussion: This thesis presents a new and freely downloadable emotion recognition
database containing static and dynamic stimuli. The database possesses unique
characteristics that will make it useful to the scientific community and clinicians. We
used the static images in the second study to establish a baseline and gain a better
understanding about the use of information contained in faces to recognized
emotional expressions. The next phase of the project will be to explore the effects of
anxiety and depression on the perception of dynamic expressions. We speculate that
the use of LSF information in our anxious group disambiguated fear from surprise
and led to better performance for that emotion. In addition, we think the overlap
between anxiety and depression, which was associated with better performances, may
be attributed to concept of neuroticism.
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