詳細介紹麵部表情分析係統的工作步驟
更新時間：2019-11-19 點擊次數：1740次
隨著神經行為科學的迅猛發展，人們開始嚐試用神經行為學工具來測試各種商業行為表現。
麵部表情分析係統（FaceReader）是主要的神經行為測試工具之一，主要集中應用在對消費者偏好和滿意度的測試。比如消費者觀看廣告片是的表情和購買意願的關係；消費者聞不同氣味的香水後的表情反應與對香水偏好的關係；聽眾的表情與音樂喜好的關係等眾多研究領域。
但也有人將表情分析係統應用到體育領域，比如測定跳水運動員的表情和跳水成績的關係。
麵部表情分析係統工作過程分三個步驟：麵部尋找，麵部建模和麵部表情分類。您可以使用視頻錄像文件分析表情，可以使用USB攝像頭實時分析表情，還可以使用照片文件分析表情。 這三種分析方法中，麵部表情分析係統都能生成數據，讓您深入了解參試者的情緒變化。在分析視頻錄像時，您可以選擇一個的幀幀模式 或跳幀模式進行高速分析。
1、麵部尋找-判斷在視頻或圖像中是否存在麵部。
2、麵部建模-根據AAM麵部形狀描述以及500多麵部特征點之間的距離特征獲得有助於麵部分類的特征數據，當麵部建模失敗後Deep Face Model開始工作。
3、麵部分類-提取的麵部圖像特征數據與數據庫中存儲的特征模板進行匹配，並將匹配的結果輸出。
麵部表情分析係統可導入不同類型的數據資源：視頻、圖片或者通過網絡攝像頭實時分析。可批次處理多個視頻文件，無需單獨打開每個視頻進行分析。隻要你打開視頻，軟件就可以幫您進行批次處理。包含廣泛的可視化數據選項，為用戶提供數據報告支持。研究表明麵部表情對於快樂、憤怒、驚訝、恐懼、輕蔑、悲傷、厭惡這七種情緒的表現具有普遍性。
上一篇 : 探討生理儀擁有怎樣的性能優勢 下一篇 : 駕駛行為分析到底是什麽呢？
