麵部表情分析係統
- 型 號：FaceReader
- 更新時間：2024-12-13
麵部表情分析係統（FaceReader）是用於(yu) 自動分析麵部表情的專(zhuan) 業(ye) 軟件,可分析高興(xing) 、悲傷(shang) 、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(yu) 評價(jia) ,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 | 醫療衛生,食品,電子,印刷包裝,綜合 |
一、麵部表情分析係統
麵部表情分析係統 (FaceReader)是用於(yu) 自動分析麵部表情的專(zhuan) 業(ye) 軟件，可分析高興(xing) 、悲傷(shang) 、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(yu) 評價(jia) ，是您進行各種研究的有利工具。
除此之外，FaceReader還可提供情感態度分析(如感興(xing) 趣、困惑和無聊等)、心率、視線方向，頭部朝向，效價(jia) 、喚醒度、麵部動作單元活動情況、個(ge) 人特征，如性別和年齡等數據,係統還支持自定義(yi) 表情。新版本 (FaceReader 8.1)可提供靈活的數據麵板展示。
二、係統優勢及特點
● 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；
● 易於(yu) 使用,節省了大量寶貴時間與(yu) 資源；
● 可以與(yu) 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、係統工作流程
麵部表情分析係統（FaceReader）工作流程分為(wei) 三部分：麵部定位、麵部建模和麵部分類。工作流程的運行依賴於(yu) 強大的數據庫和 AAM模型、以及Deep Face Model。
四、係統模塊
FaceReader是模塊化設計的高級係統，主要包括刺激呈現與(yu) 分析模塊、麵部微表情分析模塊、心率模塊和進食行為(wei) 分析模塊四大模塊，不同模塊功能各異，您可以根據具體(ti) 的研究需要選擇相應的模塊。
以下是各個(ge) 模塊的具體(ti) 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(yu) 麵部表情分析係統結合起來，該工具能自動給被試展現相應的刺激，如商業(ye) 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(ti) 分類對不同廣告的反應情況。
2、麵部微表情分模塊
現在能夠自動分析20個(ge) 行為(wei) 動作，例如‘麵頰提起’‘鼻子起皺’‘擠出酒窩’‘繃緊嘴唇’。動作單元的分類可為(wei) 麵部表情分析係統的表情分類提供有價(jia) 值的信息。
係統支持對麵部左、右兩(liang) 側(ce) 麵部動作單元(11個(ge) )進行單獨分析。該功能的實現，在醫療領域有利於(yu) 推進中風等研究的發展。
除此之外，係統還允許自定義(yi) 算法，結合麵部表情、以及麵部動作單元和心率，自定義(yi) 麵部表情(如尷尬、真笑、假笑、痛苦等）。
3、心率測量模塊
通過此模塊，您隻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。
由於(yu) 心髒搏動促使血液的流動，引起皮膚下的血管的容積隨心髒呈脈動性變化，入射光的光程也會(hui) 隨之發生改變，以及血液對不同波段的光束的吸收作用不同，從(cong) 而引起表層皮膚的顏色和形狀變化。
係統支持測量心率變異性(HRV)，被試的心率和心率變異性可作為(wei) 評價(jia) 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(yu) 被試相關(guan) 的飲食、談話等行為(wei) ，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(ti) 行為(wei) 進行分析：
● 咀嚼
● 咬一口
● 談話
五、更多功能
● API與(yu) SDK-係統開放軟件接口，您可以直接實時調用麵部表情分析係統分析的數據，整合到您自有的研 平台；SDK適用於(yu) Windows和androids係統
● N-links-該功能可以快速便捷的將FaceReader與(yu) Noldus的行為(wei) 觀察記錄分析係統直接連接，支持拓展眼動儀(yi) 和生理設備
● OEM-您可以將麵部表情分析係統內(nei) 嵌到您自己的程序中，定製化您的係統;
● 可與(yu) 嬰幼兒(er) 麵部表情分析係統(Baby FaceReader)結合使用
六、應用領域
麵部表情分析係統（FaceReader）應用領域極其廣泛，目前涉及到的主要領域如下(包括但不局限於(yu) 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(yu) 用戶體(ti) 驗)
● 消費者行為(wei) 研究(感官研究等)
● 市場調查(商業(ye) 廣告測評、包裝設計等)
● 娛樂(le) 方麵(玩遊戲情緒變化)
● 醫療研究(痛苦探測等)
● 其它領域的研究等
七、準確性數據
目前已有1000多名用戶使用麵部表情分析係統(FaceReader)，發表文章多達1300多篇。經過一係列研究認證和數據分析，麵部表情分析係統(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(xing) (100%)、悲傷(shang) (96%)、憤怒 (96%)、驚訝(96%)、害怕(89%)、厭惡(96%)、中性(100%)。
