Face Reader臉部臉色闡發體系

在 Active Appearance Model基礎上增加Deep Face Model，當部分臉部信息被遮擋後，臉部表情分析系統依然正常工作，FaceReader

工作流程：

1.臉部定位-判斷在視頻或圖像中是否存在臉部。

2.臉部建模-根據AAM臉部形狀描述以及500多臉部特徵點之間的距離

特徵獲得有助於臉部分類的特徵數據，當臉部建模失敗後Deep Face

Model開始工作。

3.臉部分類-提取的臉部圖像特徵數據與數據庫中存儲的特徵模板進行匹配，並將匹配的結果輸出。

刺激呈現和事件標記分析模塊

臉部表情分析系統是一個完整全面的解決方案，能夠使您更加有效地工作。簡單地使用標記功能來編碼和選擇事件，例如‘開始一段商業廣告’，‘干擾’，‘測謊’，‘呈現刺激’。通過選擇一個名字，觸發編碼或者顏色，您可以使用臉部表情分析系統註釋您的視頻或平面媒體廣告來做進一步的分析。

例如，比較被試者對不同廣告的反應。您可以很容易的手動或自動篩選被試者（例如，選擇所有女性被試者然後對比她們對廣告的不同反應）。該模塊能夠生成多個數據的視覺展示，包括：

•曲線圖能夠顯示所錄制的情緒強度，同時同步顯示被試者的視頻和刺激，這樣給您一個完整的概覽。

•如果有多個被試者，通過概要線圖可以同步呈現刺激和所有反應的一致效果。

•餅狀圖顯示的是您篩選的多個被試者試驗結果的總結。選擇餅狀圖和曲線圖的結合，能夠提供給您最好的展示。

•一個刺激後所有被試者的單個情緒所呈現的結果形成了箱型圖，這個圖片在決定哪種情緒對應哪種刺激上面是一個非常有用的視覺助手。

臉部微表情分析模塊

FaceReader 增加的臉部行為動作分析模塊能最好的利用先進的技術來減輕您的工作量，臉部表情分析系統現在能夠自動分析20個行為動作，例如‘面頰提起’‘鼻子起皺’‘擠出酒窩’‘繃緊嘴唇’。該系統是由Paul Ekman的FACS理論開發，之後逐漸發展成為標準的系統的情緒的身體表達分類。

臉部表情分析系統現在能夠自動分析20個行

為動作為：

•Inner brow raiser 內側眉毛提起

•Outer brow raiser 外側眉毛提起

•Brow lowerer. 眉毛降下

•Upper lid raiser 上眼瞼提起

•Cheek raiser 面頰提起

•Lid tightener 眼瞼收緊

•Nose wrinkle 鼻子起皺

•Upper lip raiser 上嘴唇提起

•Lip corner puller 拉動嘴角

•Dimpler 擠出酒窩

•Lip corner depressor 嘴角下撇

•Chin raiser 下巴提起

•Lip stretcher 嘴唇延伸

•Lip pucker 嘴唇皺起

•Lip tightener 繃緊嘴唇

•Lip pressor 緊壓嘴唇

•Lips part 微張嘴唇

•law drop 下巴落下

•Mouth stretch 嘴唇張大延伸

•Eyes closed 眼睛閉合

使用臉部微表情分析功能能夠節省您很多時間。當識別一個動作單元後，軟件會展示這個動作單元5個不同程度的分類，A（微弱）B（輕度）C（明顯）D（劇烈）E（極大）並生成連續數值。根據這個標準，在輸出結果中可以呈現給您用不同顏色表明該單元的不同強度，然後您可以導出連續的格式到Excel或其他程序中。通過這個模塊擴展的臉部表情分析系統，您能夠在最短時間內或得最詳盡的微表情數據。

心率測量模塊

由於心臟搏動促使血液的流動，引起皮膚下的血管的容積隨心臟呈脈動性變化，入射光的光程也會隨之發生改變，以及血液對不同波段的光束的吸收作用不同，從而引起表層皮膚的顏色和形狀變化。

因此，反射光被錄影機接收到形成彩色的視頻圖像，采集到的視頻中的每幀圖像在紅、綠、藍三顏色通道的亮度變化包含脈動信息，特別是綠色通道的圖像信號最能夠反映心血管活動中心臟搏動的時間變化及其周期，即彩色視頻中含有心率信息。此功能不需要複雜的生理設備即可完成測試。

可視化數據輸出

FaceReader可以導出不同形式的可視化數據，豐富您的報告。

分組呈現結果並進行T檢驗。

•連續的表情強度曲線圖。

•動作單元強度及連續數值。

•表情數據概覽。

•情感體驗環形模型-情感體驗環形模型是在二維空間內描述情緒分布狀況的模型。主要包括arousal（喚醒）和valence（心理效價）兩個維度。

臉部表情分析系統可以為你提供一個實時的模型展示，水平軸代表valence（心理效價）即積極與消極情緒，垂直軸代表arousal（喚醒）即高度喚醒和低度喚醒。臉部表情分析系統在測量臉部表情時可以自動識別任何級別的arousal（喚醒）和valence（心理效價）。

情感體驗的環形模型

情感體驗環形模型是在二維空間內描述情緒分布狀況的模型。主要包括arousal（喚醒）和valence（心理效價）兩個維度。臉部表情分析系統可以為你提供一個實時的模型展示，水平軸代表valence（心理效價）即積極與消極情緒，垂直軸代表arousal(喚醒）即高度喚醒和低度喚醒。

臉部表情分析系統在測量臉部表情時可以自動識別任何級別的arousal（喚醒）和valence（心理效價）。環狀模型（Russel，1980）經常被用於市場調研，消費者行為及心理學研究等評估領域。

特點&功能

在臉部表情分析系統中，提升了軟件的質量，其中包括模型的穩定性的提升。臉部表情分析系統不僅能夠更好的應對不規律的照明，還進一步改進了成規的臉部模型和表情分析其他的新特點:

•API-該系統開放軟件接口，您可以直接實時調用臉部表情分析系統分析的數據，整合到您自有的研究平台。

•N-Linx-該功能可以快速簡單的將臉部表情分析系統和Noldus公司的The Observer XT行為觀察記錄分析系統直接連接，這樣您可以將臉部表情的實時數據導入到行為觀察記錄分析系統中，同時支持拓展眼動儀設備和生理儀器。

•OEM-您可以將臉部表情分析系統內嵌到您自己的程序中，定制化您的系統。

•FaceReader在線版本，可遠程執行實驗項目，世界各地的被試者可在同一時間參與測試，節省時間。