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面部表情分析系統(tǒng)
- 型 號：FaceReader
- 更新時間：2024-07-03
面部表情分析系統(tǒng)（FaceReader）是用于自動分析面部表情的專業(yè)軟件,可分析高興、悲傷、憤怒、驚訝、害怕、厭 惡和中性這七種基本情緒,能夠客觀地對情緒進行分析與 評價,是您進行各種研究的有利工具。
| 品牌 | 其他品牌 | 產地類別 | 進口 |
|---|---|---|---|
| 應用領域 | 醫(yī)療衛(wèi)生,食品,電子,印刷包裝,綜合 |
一、面部表情分析系統(tǒng)
面部表情分析系統(tǒng) (FaceReader)是用于自動分析面部表情的專業(yè)軟件，可分析高興、悲傷、憤怒、驚訝、害怕、厭惡和中性這七種基本情緒，能夠客觀地對情緒進行分析與評價，是您進行各種研究的有利工具。
除此之外，FaceReader還可提供情感態(tài)度分析(如感興趣、困惑和無聊等)、心率、視線方向，頭部朝向，效價、喚醒度、面部動作單元活動情況、個人特征，如性別和年齡等數據,系統(tǒng)還支持自定義表情。新版本 (FaceReader 8.1)可提供靈活的數據面板展示。
二、系統(tǒng)優(yōu)勢及特點
● 中英文菜單,可自由切換；
● 圖片及視頻均可以分析；
● 自動分析不同刺激引起的情緒變化；
● 易于使用,節(jié)省了大量寶貴時間與資源；
● 可以與眼動、生理等數據進行快速整合；
● 具備online版本,隨時隨地可進行研究；
● 非接觸式觀察,結果更加客觀準確；
● 模塊化設計能夠滿足您的多種研究需求。
三、系統(tǒng)工作流程
面部表情分析系統(tǒng)（FaceReader）工作流程分為三部分：面部定位、面部建模和面部分類。工作流程的運行依賴于強大的數據庫和 AAM模型、以及Deep Face Model。
四、系統(tǒng)模塊
FaceReader是模塊化設計的高級系統(tǒng)，主要包括刺激呈現與分析模塊、面部微表情分析模塊、心率模塊和進食行為分析模塊四大模塊，不同模塊功能各異，您可以根據具體的研究需要選擇相應的模塊。
以下是各個模塊的具體介紹：
1、刺激呈現及項目分析模塊
項目分析模塊包含刺激呈現工具，與面部表情分析系統(tǒng)結合起來，該工具能自動給被試展現相應的刺激，如商業(yè)廣告或圖片等，終可獲取詳細的數據報告。
您通過該模塊，可簡單地對刺激事件進行編碼和標記，如“ 被試注意力分散”、“談話”等、檢測展示不同刺激時，被試的情緒變化。此外，還可以對比男被試、女被試等不同被試群體分類對不同廣告的反應情況。
2、面部微表情分模塊
現在能夠自動分析20個行為動作，例如‘面頰提起’‘鼻子起皺’‘擠出酒窩’‘繃緊嘴唇’。動作單元的分類可為面部表情分析系統(tǒng)的表情分類提供有價值的信息。
系統(tǒng)支持對面部左、右兩側面部動作單元(11個)進行單獨分析。該功能的實現，在醫(yī)療領域有利于推進中風等研究的發(fā)展。
除此之外，系統(tǒng)還允許自定義算法，結合面部表情、以及面部動作單元和心率，自定義面部表情(如尷尬、真笑、假笑、痛苦等）。
3、心率測量模塊
通過此模塊，您只需要使用的攝像機便可分析被試的心率，無需再使用其它軟件。
由于心臟搏動促使血液的流動，引起皮膚下的血管的容積隨心臟呈脈動性變化，入射光的光程也會隨之發(fā)生改變，以及血液對不同波段的光束的吸收作用不同，從而引起表層皮膚的顏色和形狀變化。
系統(tǒng)支持測量心率變異性(HRV)，被試的心率和心率變異性可作為評價喚醒度的額外指標。
4、進食行為分析模塊
通過此模塊可分析與被試相關的飲食、談話等行為，可在 實驗基礎上通過此功能對研究目的進行評估及驗證，可對 以下具體行為進行分析：
● 咀嚼
● 咬一口
● 談話
五、更多功能
● API與SDK-系統(tǒng)開放軟件接口，您可以直接實時調用面部表情分析系統(tǒng)分析的數據，整合到您自有的研 平臺；SDK適用于Windows和Android系統(tǒng)
● N-links-該功能可以快速便捷的將FaceReader與Noldus的行為觀察記錄分析系統(tǒng)直接連接，支持拓展眼動儀和生理設備
● OEM-您可以將面部表情分析系統(tǒng)內嵌到您自己的程序中，定制化您的系統(tǒng);
● 可與嬰幼兒面部表情分析系統(tǒng)(Baby FaceReader)結合使用
六、應用領域
面部表情分析系統(tǒng)（FaceReader）應用領域極其廣泛，目前涉及到的主要領域如下(包括但不局限于列表)：
● 心理學應用(如恐懼研究等)
● 教育領域(教學工具的改進)
● 可用性測試(人機交互反應與用戶體驗)
● 消費者行為研究(感官研究等)
● 市場調查(商業(yè)廣告測評、包裝設計等)
● 娛樂方面(玩游戲情緒變化)
● 醫(yī)療研究(痛苦探測等)
● 其它領域的研究等
七、準確性數據
目前已有1000多名用戶使用面部表情分析系統(tǒng)(FaceReader)，發(fā)表文章多達1300多篇。經過一系列研究認證和數據分析，面部表情分析系統(tǒng)(FaceReader)對七種基本表情識別的平均準確率高達96%以上，其中高興(100%)、悲傷(96%)、憤怒 (96%)、驚訝(96%)、害怕(89%)、厭惡(96%)、中性(100%)。
