面部表情分析系统是用于自动分析面部表情的可靠的专业软件,可以识别六个基本情绪:快乐,悲伤,愤怒,惊讶,害怕和恶心,也可以识别“中立”状态并识别“蔑视”表情。除此之外,系统还可以提供微表情分析,情感态度分析(感兴趣,困惑和无聊等),心率,视线方向,效价和唤醒度,个人特征(如性别,年龄)等数据。
无论您的测试参与者是婴儿,儿童,成人还是老年人,面部表情分析系统都会根据您的需要,调整至适合的分析模型。
面部表情分析系统是用于自动分析面部表情的可靠的专业软件,可以识别六个基本情绪:快乐,悲伤,愤怒,惊讶,害怕和恶心,也可以识别“中立”状态并识别“蔑视”表情。除此之外,系统还可以提供微表情分析,情感态度分析(感兴趣,困惑和无聊等),心率,视线方向,效价和唤醒度,个人特征(如性别,年龄)等数据。
无论您的测试参与者是婴儿,儿童,成人还是老年人,面部表情分析系统都会根据您的需要,调整至适合的分析模型。
面部表情分析系统是用于自动分析面部表情的可靠的专业软件,可以识别六个基本情绪:快乐,悲伤,愤怒,惊讶,害怕和恶心,也可以识别“中立”状态并识别“蔑视”表情。除此之外,系统还可以提供微表情分析,情感态度分析(感兴趣,困惑和无聊等),心率,视线方向,效价和唤醒度,个人特征(如性别,年龄)等数据。
无论您的测试参与者是婴儿,儿童,成人还是老年人,面部表情分析系统都会根据您的需要,调整至适合的分析模型。
优势 & 特点
快速全面的面部表情分析软件
无论您是需要快速了解情绪的UX设计师,还是需要可靠的面部表情数据分析的研究人员,面部表情分析系统都可以满足您的需求。
即时分析结果
面部表情分析系统可以对情绪数据进行实时分析,为您节省宝贵的时间和资源。
经过测试:准确的分析结果
经过测试,面部表情分析系统与目前可用的基本表情分类软件相比,表现出了极佳的性能,平均准确率达到88%。 面部表情分析系统 7.1的准确率更高达93%。
非接触式观察
面部表情分析系统仅需与网络摄像头搭配即可开始测试,并且该软件易于使用,不需要校准,不会对被试者产生干预,可以通过非接触式观察方法,更加客观准确地测量被试的情绪。
基于面部动作单元的微表情分析
面部动作单元 是负责控制表情的面部肌肉群。面部表情分析系统独特的微表情分析模块能自动分析20个常用面部动作单元,且能够分别对面部左、右两侧的动作单元活动强度进行测量,为面部表情分析提供重要的信息。
创建自定义面部表情
您可以通过面部表情分析系统系统设计自己的算法,结合面部表情、面部动作单元和心率等变量,创建自定义面部表情,分析疼痛、尴尬、真笑、假笑等。
客观准确,无偏差
无偏差地记录被试者对刺激的反应。系统可以自动校准对于特定对象的偏差。
独特的功能和优点
使用面部表情分析系统,您可以在识别和分析面部表情时获得许多独特的功能和优势。从创建自己的自定义表情,到自动测量婴儿的面部表情。
使用在线面部表情分析系统进行远程测量
使用 在线面部表情分析系统将面部表情分析服务轻松纳入您的市场研究。通过可靠的远程情绪测试技术,在线对参与者的情绪进行分析。
易于轻松与其他程序进行数据整合
面部表情分析系统 数据可以导出到其他程序。另外,面部表情分析系统可以与 行为观察记录分析系统完美配合,形成一个集成的行为分析解决方案,分析被试者的行为,情感和其他生理反应。
灵活创建属于您的控制面板
在最新版 面部表情分析系统 9 中,您可以根据自己的需求自定义数据面板,创建自己的控制面板和个性化视图。
数据权威
自2005年以来,面部表情分析系统已成为超过1250个同行评审出版物中被引用最多的面部表情识别软件。
SDK与API
需要将面部表情分析集成到其他应用程序中?使用面部表情分析系统 软件开发工具包(SDK)可以完美地满足您的需求。该SDK适用于Windows和Android系统,可以在您的PC或服务器上轻松运行。对于云端分析,可以使用面部表情分析系统 Web API接口。
此外,面部表情分析系统还开发了应用程序编程接口(API),用作与您的其他应用程序之间的接口,并促进与您的电脑系统标准版面部表情分析系统的整合。
深度学习:在充满挑战的情况下分析面部表情
通过使用Deep Face模型分类引擎,面部表情分析系统可以处理大量复杂的数据。
Deep Face模型应用了深度学习,它基于人工神经网络,在输入和输出之间建立多个卷积层,计算每个输出结果的概率。
目前,Deep Face模型是机器学习中一项成功的人工智能技术。像真实的神经网络一样,输入端的信息由与之相连的神经元收集和处理,输入到输出的映射通过一系列非线性计算,将较低级别的信息汇总以形成较高级别的功能。(例如表达的情感,年龄,性别等)。
隐私政策与道德声明
面部表情分析系统的现场安装过程会遵守严格的保密协议。例如,在分析过程中,软件为您提供了不记录被试面部的选项,选中该选项,软件仅从与身份识别无关的面部记录中获取元数据,包括面部表情,头部姿势,年龄和性别等。
面部表情分析系统是用于科学研究的软件工具,无法进行面部或身份识别,因此不适用于监视目的。
一、基础模块
面部表情分析系统可以输出被试的面部表情分类。分析结果可以通过不同的图表进行可视化输出,例如折线图,条形图以及饼状图(显示每种情绪所占百分比)等等。
可以识别六个基本情绪:快乐,悲伤,愤怒,惊讶,害怕和恶心,也可以识别“中立”状态并识别“蔑视”表情。
情绪的环形模型从唤醒度和效价两个维度,描述了情绪在二维圆形空间中的分布。 面部表情分析系统 通过建立效价维度(愉快-不愉快)的水平轴和唤醒度(活跃-不活跃)的垂直轴,对情绪的变化进行实时观察。
自动识别面部特征:眉毛、眼睛、嘴巴的状态
自动识别视线朝向、头部朝向
自动识别人员特征:性别、年龄、胡须、眼镜
二、项目分析模块
如果您需要对面部表情数据进行高级分析,项目分析模块将是您的必备工具。例如,您可以通过对比男性和女性等不同被试群体,来轻松评估广告或图像等刺激。
项目分析模块包括刺激呈现工具。通过设置,该工具能自动给被试展现相应的刺激,如商业广告、图像、视频等,结合面部表情分析系统可以准确地分析被试的面部,最终获得详细的数据报告。
三、面部微表情分析模块
动作单元分类为面部表情分析系统的面部表情分类提供了重要的信息。此模块目前能自动分析20个常见的 面部动作单元,包括:AU01内侧眉毛提起、AU02外侧眉毛提起、AU04眉毛降下、AU05上眼睑提起、AU06面颊提起、AU07眼睑收紧、AU09鼻子起皱、AU10上嘴唇提起、AU12拉动嘴角、AU14挤出酒窝、AU15嘴角下撇、AU17下巴提起、AU18嘴唇皱起、AU20嘴唇拉伸、AU23绷紧嘴唇、AU24紧压嘴唇、AU25微张嘴唇、AU26下巴落下、AU27嘴唇张大延伸 、AU43眼睛闭合。
在这一模块中,通过结合基本表情,动作单元,心率等变量,您可以创建自己的算法来分析真笑与假笑,痛苦,尴尬等自定义面部表情。
四、远程心率测量模块 (RPPG)
通过此模块,您只需要使用面部表情分析系统(FaceReader)的摄像机便可分析被试的心率,无需再使用其它软件。光电容积描记法(PPG)技术测量由皮肤表皮下的血容量变化来获得生理学信号及特征,是一种非侵入式测量技术。 系统支持测量心率变异性(HRV),被试的心率和心率变异性可作为评价唤醒度的额外指标。
五、婴幼儿面部表情分析系统
婴幼儿面部表情分析系统(Baby FaceReader™ ) 是一款自动分析6-24个月婴幼儿面部表情的专业软件。由于婴幼儿无法通过语言表达自身的感受,因此表情是婴幼儿情绪最真实的反映。婴幼儿面部表情分析系统能详细描述和分析婴幼儿面部动作单元的活动,是进行相关研究的有利工具。
该系统可独立使用,也可与标准面部表情分析系统结合使用。
自动测量婴儿情绪的可靠工具
在分析婴幼儿反应时,面部表情是尤为重要的信息。面部表情可以帮助我们更好地了解婴幼儿的行为。
婴幼儿面部表情分析系统分析系统依据Oster的婴幼儿面部运动编码系统(Baby FACS)来描述婴儿脸部的特定运动,对其面部表情自动进行分析,从而节省您的宝贵时间和资源。
婴儿面部动作编码系统(Baby FACS)
与成人的脸部特征不同,婴幼儿的头部较小而圆,皮下脂肪较厚,皮肤弹性更高,并且可见眉毛较少甚至没有。因此,婴幼儿面部表情分析系统使用婴幼儿面部运动编码系统(Baby FACS)来描述婴儿面部的特定运动。
该系统适合研究婴幼儿面部表情的变化及稳定性,以及婴幼儿对口味,气味和其它感官刺激的反应。此外,婴幼儿面部表情分析系统有助于分析认知-信息加工过程,检测自然环境或者实验环境中父母-婴幼儿交互时,婴幼儿的情感表达行为。
检测发育障碍
婴幼儿面部表情分析系统是一款先进的婴幼儿面部表情自动分析系统,它能够帮助解决影响与发育障碍相关的 发展心理学 问题,如自闭症谱系障碍(ASD)和注意力缺陷多动障碍 (ADHD)等。 量化分析婴幼儿的面部表情可以帮助研究亲子交互过程 ,并阐明我们如何能够及早发现发育障碍。
在此视频中 ,您可以看到使用婴幼儿面部运动编码系统(Baby FACS)分析情绪效价、唤醒度和面部动作单元的过程。
婴幼儿食物偏好
婴幼儿的食物是甜的还是咸的?面部表情分析系统可以告诉您答案—— 通过识别婴幼儿对食品口味的反应,对婴幼儿的食物偏好进行分析 。例如,甜食的味道会引起面部放松,表明吃甜食可以引起婴幼儿的愉快体验。相反,非甜味的食物会引起面部肌肉的其它动作,说明体验可能不愉快。
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