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FaceReader新升級(jí)以及您需要了解的7條指南

更新時(shí)間:2025-05-09點(diǎn)擊次數(shù):135

面部表情分析系統(tǒng)(FaceReader)新版本全新推出,功能比以往更強(qiáng)大!一起來(lái)看看吧。

此外,我們搜集了來(lái)自不同用戶在使用FaceReader時(shí),從基本操作到關(guān)于方法和驗(yàn)證的不同問(wèn)題,并給出了對(duì)應(yīng)的回答。

如果您也有同樣的疑問(wèn),請(qǐng)繼續(xù)閱讀,本文將幫您更好地理解FaceReader如何助力您的研究。

 
全新 FaceReader 10:功能比以往更強(qiáng)大
 

FaceReader 的最新版本使研究更輕松、更高效。重新設(shè)計(jì)的直觀界面簡(jiǎn)化了實(shí)驗(yàn)設(shè)置增強(qiáng)的處理能力比以往更快地提供結(jié)果。

此外,新版本增加了情感語(yǔ)音分析、多人分析、消費(fèi)行為分析模塊,并增加了更多同步測(cè)量數(shù)據(jù),如眼動(dòng)、呼吸頻率。

 

(一)檢測(cè)聲音中的情緒:更好的情緒數(shù)據(jù)

FaceReader 新版本增加的全新模塊!基于英文語(yǔ)音數(shù)據(jù)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(yǔ)速。

該功能幫助您更詳細(xì)地研究情緒狀態(tài),比如結(jié)合面部表情您可以看到聲調(diào)是否與表情相匹配,情緒在壓力或心理健康狀況下有何不同,甚至可以改善 AI 情緒檢測(cè)。這將為您的研究提供更強(qiáng)大、更可靠的數(shù)據(jù)。

(二)實(shí)現(xiàn)多人面部表情分析
為了更好地理解情緒狀態(tài)與社交互動(dòng)或群體動(dòng)態(tài)之間的關(guān)系,新版 FaceReader 實(shí)現(xiàn)了多人面部表情分析,支持在一個(gè)視頻中分析最多 8 個(gè)人的面部表情,并且可以靈活選擇或剔除分析對(duì)象。
這將擴(kuò)大您的研究范圍與靈活度,有助于您研究個(gè)體行為如何相互影響,或者情緒在群體互動(dòng)中如何變化。
 
(三)網(wǎng)絡(luò)攝像頭眼動(dòng)追蹤
FaceReader 新版本中,您可以使用 USB 網(wǎng)絡(luò)攝像頭追蹤眼動(dòng)。這有助于您了解哪些內(nèi)容吸引了用戶的注意力,哪些內(nèi)容被忽略了,而無(wú)需專門的硬件,更好地了解視覺注意力和參與度,幫助您優(yōu)化產(chǎn)品、設(shè)計(jì)或說(shuō)明。
 
(四)測(cè)量生命體征:無(wú)需額外設(shè)備
FaceReader支持直接從面部測(cè)量心率、心率變異性(HRV),作為評(píng)價(jià)喚醒度的額外指標(biāo)。無(wú)需額外設(shè)備,不會(huì)給被試帶來(lái)不適。新版本在此基礎(chǔ)上增加了呼吸頻率(bpm)的測(cè)量,逐漸完善更全面的生命體征數(shù)據(jù)測(cè)量。
測(cè)量生理數(shù)據(jù)能增強(qiáng)您的結(jié)果可靠性,讓您可以立即觀測(cè)到被試的疲勞、緊張或興奮狀態(tài),并探究其與面部表情相關(guān)關(guān)系。
(五)消費(fèi)行為洞察
此模塊可進(jìn)行消費(fèi)行為統(tǒng)計(jì),包括攝入量計(jì)數(shù)和咀嚼動(dòng)作計(jì)數(shù)。通過(guò)分析人們的飲食消費(fèi)行為來(lái)研究他們與食品的互動(dòng)方式。
您可以觀察啜飲、咬或咀嚼,同時(shí)關(guān)注被試的情緒反應(yīng)。這有助于您了解消費(fèi)行為與特定情緒或環(huán)境觸發(fā)因素之間的關(guān)系。
 
關(guān)于FaceReader的7條指南
 
(一)FaceReader如何計(jì)算和分類面部表情?
 
FaceReader算法遵循三步流程。首先,它在圖像中檢測(cè)面部。然后,它基于FaceReader中的468個(gè)面部特征點(diǎn)構(gòu)建一個(gè)面部模型。最后,它使用一個(gè)經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(基于100000張圖像)來(lái)分類情感表達(dá)和面部狀態(tài)。
默認(rèn)分類的表情包括六種基本面部表情:快樂、悲傷、憤怒、恐懼、驚訝和厭惡,以及輕蔑和中性狀態(tài)。附加模塊允許您測(cè)量動(dòng)作單元、心率或心率變異性,也可以測(cè)量咀嚼或攝入等飲食消費(fèi)行為。
您可以隨時(shí)間監(jiān)測(cè)這些表情,且每個(gè)表情和動(dòng)作單元的強(qiáng)度能在時(shí)間軸或折線圖中可視化。
 
(二)動(dòng)作單元模塊是如何驗(yàn)證的,其準(zhǔn)確性如何?
 

我們使用阿姆斯特丹動(dòng)態(tài)面部表情集(ADFES)驗(yàn)證了FaceReader中的動(dòng)作單元(AU, Action Unit)模塊,該數(shù)據(jù)集包含22個(gè)人展示9種情感表達(dá)。這些表情由經(jīng)過(guò)認(rèn)證的FACS編碼員手動(dòng)編碼,然后將FaceReader的輸出與這些人工評(píng)分進(jìn)行比較。

兩位FACS編碼員之間的一致性為0.83,而FaceReader與人工標(biāo)注之間的一致性為0.81。這種高度的一致性表明了其強(qiáng)大的有效性,尤其是考慮到面部編碼的復(fù)雜性。

 
(三)如何進(jìn)行最佳的攝像頭和照明設(shè)置?
 
攝像頭放置和照明是確保高質(zhì)量數(shù)據(jù)的關(guān)鍵因素。當(dāng)面部可見、光線均勻且面向攝像頭時(shí),F(xiàn)aceReader的效果比較好
通常,將網(wǎng)絡(luò)攝像頭放置在屏幕正上方是好的選擇。這樣可以提供正面視圖而不會(huì)過(guò)于突兀。將攝像頭放置得太低(如在桌面水平)可能導(dǎo)致錯(cuò)誤分析。例如,抬高的眉毛位置可能看起來(lái)像驚訝。
照明同樣重要。您需要從前方進(jìn)行漫射照明,以避免強(qiáng)烈的陰影。自然光效果很好,或者您可以使用臺(tái)燈或帶有柔光濾鏡的攝影燈。避免逆光,因?yàn)槟菚?huì)使面部變暗。您還應(yīng)該避免刺眼的頂燈,因?yàn)樗鼤?huì)在眼睛或鼻子下方產(chǎn)生陰影,干擾您的分析。
 
(四)FaceReader中的主要表情是什么?
 
FaceReader中的主要表情是指在給定時(shí)刻強(qiáng)度最高的表情。例如,如果被試在微笑,但同時(shí)也稍微揚(yáng)起眉毛(快樂和驚訝的混合),如果快樂的強(qiáng)度最高,那么主要表情可能仍然被定義為快樂。
即使某個(gè)表情不是主要的,FaceReader也會(huì)逐幀記錄所有表情的強(qiáng)度。這意味著您仍然可以通過(guò)從表情折線圖中導(dǎo)出數(shù)據(jù)來(lái)分析不太明顯的反應(yīng)或微表情。
 
(五)如何比較刺激之間或被試間的反應(yīng)?
 
您可以在項(xiàng)目分析模塊中進(jìn)行組內(nèi)和組間比較。例如,如果被試觀看了兩個(gè)不同的視頻,您可以使用 <比較> 功能來(lái)可視化這些刺激下的平均反應(yīng),如平均快樂度或效價(jià)。需要注意的是,為了對(duì)FaceReader的結(jié)果進(jìn)行有意義的解釋,您始終需要考慮記錄某些面部表情的上下文情景。

您也可以通過(guò)手動(dòng)選擇被試來(lái)進(jìn)行比較。例如,您可能想分析被試A和B對(duì)同一視頻的反應(yīng)。FaceReader提供t檢驗(yàn)來(lái)幫助識(shí)別這些差異。

 
(六)如何更快捷地批量處理大量視頻?
 
如果您需要處理大型數(shù)據(jù),在FaceReader中批量處理預(yù)錄視頻可以節(jié)省大量時(shí)間。您可以使用 <項(xiàng)目向?qū)? 自動(dòng)加載多個(gè)視頻,無(wú)需手動(dòng)添加每個(gè)被試并分配視頻,僅需選擇一個(gè)文件夾,F(xiàn)aceReader會(huì)以被試為單位創(chuàng)建項(xiàng)目組。
一旦所有內(nèi)容都加載完畢,<批量分析> 功能將逐個(gè)處理每個(gè)視頻。為了節(jié)省時(shí)間,您還可以調(diào)整采樣率,分析每三幀而不是每幀。對(duì)于以30幀/秒制的視頻來(lái)說(shuō),這意味著每秒分析10幀,這仍然遠(yuǎn)高于可靠結(jié)果所需的5幀/秒的低要求,但速度要快得多。
需要注意的是,F(xiàn)aceReader不會(huì)自動(dòng)保存。因此,在批量運(yùn)行后,請(qǐng)確保保存項(xiàng)目以避免丟失數(shù)據(jù)。確認(rèn)項(xiàng)目名稱旁邊是否有星號(hào)(*),這表示您進(jìn)行了尚未保存的更改。
 
(七)可以在FaceReader中創(chuàng)建自己的自定義表情嗎?
 
可以!在FaceReader中,您可以基于動(dòng)作單元、頭部移動(dòng)或其他面部狀態(tài)定義自定義表情。
您可以使用邏輯運(yùn)算符和閾值來(lái)構(gòu)建表情,還可以模擬不同動(dòng)作單元強(qiáng)度的影響,以測(cè)試您的自定義表情如何工作。這對(duì)您檢測(cè)默認(rèn)自定義表情庫(kù)中未包含的情緒狀態(tài)(如尷尬、無(wú)聊或疼痛)來(lái)說(shuō)非常有幫助。
需要注意的是,創(chuàng)建有意義的自定義表情需要預(yù)研究。首先觀察被試在情境中預(yù)期會(huì)出現(xiàn)的情緒或狀態(tài)。然后,嘗試從與您的觀察相匹配的動(dòng)作單元和視覺特征中構(gòu)建表情。
 
 
FaceReader:您研究的強(qiáng)大工具

無(wú)論您是在進(jìn)行簡(jiǎn)單的研究測(cè)試還是構(gòu)建自定義模型來(lái)檢測(cè)微妙的面部表情,FaceReader都有很多功能可供您使用。

當(dāng)然,獲得良好的結(jié)果取決于正確的方法,比如清晰的照明、周密的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)以及對(duì)FaceReader測(cè)量?jī)?nèi)容的深刻理解。

如果對(duì)FaceReader新版本有任何問(wèn)題

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