Face Reader面部表情分析系统_1

最新版的面部表情分析系统（FaceReader）是一款专业工具软件，用来自动分析面部表情（愉快、悲伤、害怕、厌恶、惊讶、愤怒、自然和轻蔑），新版本增加深度神经网络（Deep neural network）算法，能够在复杂环境下分析面部表情。除此之外，FaceReader还提供视线方向，头部朝向，个人特征，如性别和年龄。

在 Active Appearance Model基础上增加Deep Face Model，当部分面部信息被遮挡后，面部表情分析系统依然正常工作，FaceReader

工作流程：

1.面部定位-判断在视频或图像中是否存在面部。

2.面部建模-根据AAM面部形状描述以及500多面部特征点之间的距离

特征获得有助于面部分类的特征数据，当面部建模失败后Deep Face

Model开始工作。

3.面部分类-提取的面部图像特征数据与数据库中存储的特征模板进行匹配，并将匹配的结果输出。

刺激呈现和事件标记分析模块

面部表情分析系统是一个完整全面的解决方案，能够使您更加有效地工作。简单地使用标记功能来编码和选择事件，例如‘开始一段商业广告’，‘干扰’，‘测谎’，‘呈现刺激’。通过选择一个名字，触发编码或者颜色，您可以使用面部表情分析系统注释您的视频或平面媒体广告来做进一步的分析。

例如，比较被试者对不同广告的反应。您可以很容易的手动或自动筛选被试者（例如，选择所有女性被试者然后对比她们对广告的不同反应）。该模块能够生成多个数据的视觉展示，包括：

?曲线图能够显示所录制的情绪强度，同时同步显示被试者的视频和刺激，这样给您一个完整的概览。

?如果有多个被试者，通过概要线图可以同步呈现刺激和所有反应的一致效果。

?饼状图显示的是您筛选的多个被试者试验结果的总结。选择饼状图和曲线图的结合，能够提供给您最好的展示。

?一个刺激后所有被试者的单个情绪所呈现的结果形成了箱型图，这个图片在决定哪种情绪对应哪种刺激上面是一个非常有用的视觉助手。

面部微表情分析模块

FaceReader 增加的面部行为动作分析模块能最好的利用先进的技术来减轻您的工作量，面部表情分析系统现在能够自动分析20个行为动作，例如‘面颊提起’‘鼻子起皱’‘挤出酒窝’‘绷紧嘴唇’。该系统是由Paul Ekman的FACS理论开发，之后逐渐发展成为标准的系统的情绪的身体表达分类。

面部表情分析系统现在能够自动分析20个行

为动作为：

?Inner brow raiser 内侧眉毛提起

?Outer brow raiser 外侧眉毛提起

?Brow lowerer. 眉毛降下

?Upper lid raiser 上眼睑提起

?Cheek raiser 面颊提起

?Lid tightener 眼睑收紧

?Nose wrinkle 鼻子起皱

?Upper lip raiser 上嘴唇提起

?Lip corner puller 拉动嘴角

?Dimpler 挤出酒窝

?Lip corner depressor 嘴角下撇

?Chin raiser 下巴提起

?Lip stretcher 嘴唇延伸

?Lip pucker 嘴唇皱起

?Lip tightener 绷紧嘴唇

?Lip pressor 紧压嘴唇

?Lips part 微张嘴唇

?law drop 下巴落下

?Mouth stretch 嘴唇张大延伸

?Eyes closed 眼睛闭合

使用面部微表情分析功能能够节省您很多时间。当识别一个动作单元后，软件会展示这个动作单元5个不同程度的分类，A（微弱）B（轻度）C（明显）D（剧烈）E（极大）并生成连续数值。根据这个标准，在输出结果中可以呈现给您用不同颜色表明该单元的不同强度，然后您可以导出连续的格式到Excel或其他程序中。通过这个模块扩展的面部表情分析系统，您能够在最短时间内或得最详尽的微表情数据。

心率测量模块

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。

因此，反射光被摄像机接收到形成彩色的视频图像，采集到的视频中的每帧图像在红、绿、蓝三颜色通道的亮度变化包含脉动信息，特别是绿色通道的图像信号最能够反映心血管活动中心脏搏动的时间变化及其周期，即彩色视频中含有心率信息。此功能不需要复杂的生理设备即可完成测试。

可视化数据输出

FaceReader可以导出不同形式的可视化数据，丰富您的报告。

分组呈现结果并进行T检验。

?连续的表情强度曲线图。

?动作单元强度及连续数值。

?表情数据概览。

?情感体验环形模型-情感体验环形模型是在二维空间内描述情绪分布状况的模型。主要包括arousal（唤醒）和valence（心理效价）两个维度。

面部表情分析系统可以为你提供一个实时的模型展示，水平轴代表valence（心理效价）即积极与消极情绪，垂直轴代表arousal（唤醒）即高度唤醒和低度唤醒。面部表情分析系统在测量面部表情时可以自动识别任何级别的arousal（唤醒）和valence（心理效价）。

情感体验的环形模型

情感体验环形模型是在二维空间内描述情绪分布状况的模型。主要包括arousal（唤醒）和valence（心理效价）两个维度。面部表情分析系统可以为你提供一个实时的模型展示，水平轴代表valence（心理效价）即积极与消极情绪，垂直轴代表arousal(唤醒）即高度唤醒和低度唤醒。

面部表情分析系统在测量面部表情时可以自动识别任何级别的arousal（唤醒）和valence（心理效价）。环状模型（Russel，1980）经常被用于市场调研，消费者行为及心理学研究等评估领域。

特点&功能

在面部表情分析系统中，提升了软件的质量，其中包括模型的稳定性的提升。面部表情分析系统不仅能够更好的应对不规律的照明，还进一步改进了成规的面部模型和表情分析其他的新特点:

?API-该系统开放软件接口，您可以直接实时调用面部表情分析系统分析的数据，整合到您自有的研究平台。

?N-Linx-该功能可以快速简单的将面部表情分析系统和Noldus公司的The Observer XT行为观察记录分析系统直接连接，这样您可以将面部表情的实时数据导入到行为观察记录分析系统中，同时支持拓展眼动仪设备和生理仪器。

?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。

?FaceReader在线版本，可远程执行实验项目，世界各地的被试者可在同一时间参与测试，节省时间。