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面部表情分析系統資料(FaceReader)

閱讀：1099 發布時間：2023-03-30

面部表情分析系統

面部表情分析系統(FaceReader)是強大的自動化表情分析系統，幫助您獲取精確、客觀且可靠的面部表情數據。系統界面設置友好，與眼動和生理數據等集成便捷，是進行各種研究的得力工具！

系統可分析高興、悲傷、憤怒、驚訝、害怕、厭惡七種基本情緒。此外可以識別中立狀態及分析輕蔑，并提供情感態度分析如感興趣、困惑和無聊等、分析面部動作單元、效價、喚醒度、心率、視線方向、頭部朝向以及個人特性，如年齡、性別等，系統也支持自定義表情。新版本增加了情感語音分析、多人分析、消費行為分析模塊，并增加了更多同步測量數據，如眼動、呼吸頻率。

系統工作流程

面部定位：基于深度學習算法對面部進行尋找及定位。

面部建模：通過面部主要特征點進行精確的面部建模。

面部分類：用人工神經網絡對面部表情進行分類。

系統優勢及特點

中英文菜單，可自由切換
圖片及視頻均可以分析（支持實時/離線）
自動分析不同刺激引起的情緒變化
易于使用，節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Baby版本，適用于6-24月齡的嬰幼兒
具備Online版本，隨時隨地進行研究
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
可視化呈現，讓結果一目了然

數據支持

根據使用ADFS數據集的驗證研究，FaceReader在情緒分類方面提供了準確的性能，平均準確率為99%。

主要模塊構成

FaceReader是模塊化設計的高級系統,不同模塊功能各異,您可以根據具體的微表情分析模塊研究需要選擇相應模塊。

項目分析模塊

模塊包含刺激呈現工具，該工具能自動給被試展現相應刺激，如商業廣告或圖片等，最終可獲取詳細的數據報告。

模塊支持對刺激事件進行簡單編碼和標記，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，還可對比不同被試群體分類(如性別)對不同刺激的反應。

微表情分析模塊

系統目前能夠自動分析20個面部動作單元，如“面頰提起"“鼻子起皺"“擠出酒窩"“繃緊嘴唇"。此外，支持對面部左、右兩側面部動作單元(11個)進行單獨分析，這一功能有利于推進醫療領域的中風等研究的發展。

通過結合基本表情，動作單元，心率等變量，您可以創建自定義算法，自定義面部表情(如注意、尷尬、真笑、假笑、痛苦等)。新版本對“注意"自定義面部表情進行了更新與驗證，并驗證了更多新的面部動作單元，提升了準確率。

飲食行為分析模塊

此模塊可分析飲食、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，可分析的具體行為有：

咀嚼
咬一口
談話

生命體征模塊

模塊支持測量心率變異性(HRV)，可作為評價喚醒度的額外指標。測量通過系統的攝像機即可完成，無需其他工具。采用光電容積描記法(PPG)技術，測量由皮膚表皮下的血容量變化來獲得生理學信號及特征，是非侵入式測量技術。

新版本在此基礎上增加了呼吸頻率(bpm)的測量，逐漸完善更全面的生命體征數據測量。

情感語音分析模塊

新版本的全新模塊！基于英文語音數據模型，可分析聲音特征、情緒(快樂、悲傷、憤怒和中性)及音量和語速。結果可視化呈現，如聲音強度條形圖、聲音波形圖、聲音效生命體征模塊 Update價和喚醒度。

高級研究模塊

此模塊支持進行多人面部表情分析，可同時分析最多8名被試(僅限視頻)，并且可以靈活選擇或剔除分析對象。

消費行為模塊

通過此模塊可進行消費行為統計：

• 攝入量計數

• 咀嚼動作計數

應用領域

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(商業廣告測評、包裝設計等)娛樂方
面(游戲體驗)
醫療研究(痛苦探測等)
人居建筑環境研究(聲、光、空間體驗等)

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提供商	諾達思（北京）信息技術有限責任公司	下載次數	5次
資料大小	1.6MB	資料類型	PDF 文件免費下載該資料
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