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面部表情分析系统

面部表情分析系统

  • 型   号:FaceReader
  • 更新时间:2022-03-18

面部表情分析系统(FaceReader)是用于自动分析面部表情的专业软件,可分析高兴、悲伤、愤怒、惊讶、害怕、厌 恶和中性这七种基本情绪,能够客观地对情绪进行分析与 评价,是您进行各种研究的有利工具。

一、面部表情分析系统


面部表情分析系统 (FaceReader)是用于自动分析面部表情的专业软件,可分析高兴、悲伤、愤怒、惊讶、害怕、厌恶和中性这七种基本情绪,能够客观地对情绪进行分析与评价,是您进行各种研究的有利工具。



除此之外,FaceReader还可提供情感态度分析(如感兴趣、困惑和无聊等)、心率、视线方向,头部朝向,效价、唤醒度、面部动作单元活动情况、个人特征,如性别和年龄等数据,系统还支持自定义表情。新版本 (FaceReader 8.1)可提供灵活的数据面板展示。


二、系统优势及特点

中英文菜单,可自由切换;

图片及视频均可以分析;

自动分析不同刺激引起的情绪变化;

易于使用,节省了大量宝贵时间与资源;

可以与眼动、生理等数据进行快速整合;

具备online版本,随时随地可进行研究;

非接触式观察,结果更加客观准确;

模块化设计能够满足您的多种研究需求。



三、系统工作流程



面部表情分析系统(FaceReader)工作流程分为三部分:面部定位、面部建模和面部分类。工作流程的运行依赖于强大的数据库和 AAM模型、以及Deep Face Model。



四、系统模块


FaceReader是模块化设计的高级系统,主要包括刺激呈现与分析模块、面部微表情分析模块、心率模块和进食行为分析模块四大模块,不同模块功能各异,您可以根据具体的研究需要选择相应的模块。

以下是各个模块的具体介绍:


1、刺激呈现及项目分析模块

项目分析模块包含刺激呈现工具,与面部表情分析系统结合起来,该工具能自动给被试展现相应的刺激,如商业广告或图片等,终可获取详细的数据报告。

您通过该模块,可简单地对刺激事件进行编码和标记,如“ 被试注意力分散"、“谈话"等、检测展示不同刺激时,被试的情绪变化。此外,还可以对比男被试、女被试等不同被试群体分类对不同广告的反应情况。

2、面部微表情分模块

现在能够自动分析20个行为动作,例如‘面颊提起’‘鼻子起皱’‘挤出酒窝’‘绷紧嘴唇’。动作单元的分类可为面部表情分析系统的表情分类提供有价值的信息。

系统支持对面部左、右两侧面部动作单元(11个)进行单独分析。该功能的实现,在医疗领域有利于推进中风等研究的发展。

除此之外,系统还允许自定义算法,结合面部表情、以及面部动作单元和心率,自定义面部表情(如尴尬、真笑、假笑、痛苦等)。

3、心率测量模块

通过此模块,您只需要使用的摄像机便可分析被试的心率,无需再使用其它软件。

由于心脏搏动促使血液的流动,引起皮肤下的血管的容积随心脏呈脉动性变化,入射光的光程也会随之发生改变,以及血液对不同波段的光束的吸收作用不同,从而引起表层皮肤的颜色和形状变化。

系统支持测量心率变异性(HRV),被试的心率和心率变异性可作为评价唤醒度的额外指标。

4、进食行为分析模块

通过此模块可分析与被试相关的饮食、谈话等行为,可在 实验基础上通过此功能对研究目的进行评估及验证,可对 以下具体行为进行分析:

咀嚼

咬一口

谈话


五、更多功能

API与SDK-系统开放软件接口,您可以直接实时调用面部表情分析系统分析的数据,整合到您自有的研 平台;SDK适用于Windows和Android系统

N-links-该功能可以快速便捷的将FaceReader与Noldus的行为观察记录分析系统直接连接,支持拓展眼动仪和生理设备

OEM-您可以将面部表情分析系统内嵌到您自己的程序中,定制化您的系统;

可与婴幼儿面部表情分析系统(Baby FaceReader)结合使用



六、应用领域



面部表情分析系统(FaceReader)应用领域极其广泛,目前涉及到的主要领域如下(包括但不局限于列表):

心理学应用(如恐惧研究等)

教育领域(教学工具的改进)

可用性测试(人机交互反应与用户体验)

消费者行为研究(感官研究等)

市场调查(商业广告测评、包装设计等)

娱乐方面(玩游戏情绪变化)

医疗研究(痛苦探测等)

其它领域的研究等



七、准确性数据


目前已有1000多名用户使用面部表情分析系统(FaceReader),发表文章多达1300多篇。经过一系列研究认证和数据分析,面部表情分析系统(FaceReader)对七种基本表情识别的平均准确率高达96%以上,其中高兴(100%)、悲伤(96%)、愤怒 (96%)、惊讶(96%)、害怕(89%)、厌恶(96%)、中性(100%)。



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