FaceReader面部表情分析系统

人脸提供了对于人际交往的大量信号。这是我们直接的沟通方式之一，并且允许我们认可某人的情感状态和意图。FaceReader™能够自动分析面部表情，从而为用户提供一个人情感的客观评价。

利益

Ø 完整面部表情分析解决方案

Ø 增强的准确度和可靠性

Ø 观察值客观性

Ø 也可用作在线应用程序

Ø 无要校准，但在需要时可用

Ø 易于集成The Observer®XT进行分析

Ø 一个API允许其他软件程序

Ø 即时响应参与者的情绪状态

Ø 项目分析模块

Ø 常用动作单元的自动分析

产品特性

FaceReader用于识别脸部图像中许多特定属性的自动系统，包括

这些表情：

Ø 开心

Ø 悲哀

Ø 愤怒

Ø 惊讶

Ø 害怕

Ø 厌恶

Ø 轻蔑

Ø 中性

FaceReader、行为观察记录分析系统（The Observer XT）和心理生理学数据收集的整合，使在定位和时间表内的研究项目成为可能，这增加了机会，提高了质量和效益。[Cole Barton - 美国]

除了脸部表情外，FaceReader也会自动区分嘴巴的打开 - 闭上、眼睛的睁开- 闭上、眉毛的扬起 - 自然 - 降低、头部定位和凝视方向。这提供了有价值的补充数据（除脸部表情分析外）。

FaceReader自动分析脸部表情，给用户提供了个人情感的客观评价。

此外，FaceReader可基于以下特征区分面孔：性别、年龄、种族，和脸部毛发（胡须和/或小胡子）。该软件可以准确地读出大于3岁的儿童和年长人员的面孔。FaceReader还允许添加自变量，如教育程度、国籍，或以前的知识水平，这允许在项目分析模块中对参与者进行分组。

视频信息流、图像或动态分析

始于一张脸部图像。可使用视频进行离线工作，使用USB摄像头或IP摄像机进行线上工作，或可以在分析图像时上传数据。如果计划分析多个视频，那么可以在一个批次中进行分析。一旦选择了要分析的视频，那么该软件就会执行该工作。分析视频时，可以选择准确的逐帧模式或跳帧以进行高速分析。即使是在一系列的情节中，FaceReader能检测有趣的片段。可以选择分析整个视频或仅分析部分。此外，FaceReader包括基本人员识别算法，使原始脸部图像的初始输入后能够识别受试者。完成分析之后，可以导出数据与身份配置文件。

三个步骤

FaceReader软件使用约10,000个手动注释的图像进行练习，并以三个步骤进行工作：发现脸、脸部建模和人脸分类。首先，使用ViolaJones算法，找到脸部的准确位置。接着，使用主动外观三维模型来合成人造脸部模型，其描述了约500个关键点的位置以及脸部结构。结果是，随着测试参与者转动头部，FaceReader也能准确分析的脸部表情。最后，脸部分类提供七个表情和一个自然状态的输出。当需要时，可以使用参与者校准，来为特定的人员制作脸部表情分析。可以在分析前或在观察期间连续运行校准。

可视化

可将脸部表情可视化为条形图、饼图，和连续信号。仪表显示总结了情绪（效价）的消极性和积极性。时间轴给出数据的详细视觉再现。单独的报告窗口显示具有百分比的饼图、笑容及交通灯，显示人员的情绪是否是积极、自然还是消极。实时给出可视化结果，并可事后查看这些结果。

单独的报告窗口显示具有百分比的饼图、笑容及交通灯，显示人员的情绪是否是积极、自然还是消极。

情感体验环型模式

情感体验环型模式描述了在二维圆形空间中的情绪分布，包含唤醒和效价维度。FaceReader通过重现效价维度（愉快 - 不愉快）的水平轴和重现唤醒维度（唤醒 - 未唤醒）的垂直轴，来提供该模式的实时重现。可以以任何水平的效价和唤醒再现使用FaceReader自动测量的脸部表情。环状模式常用来评估营销喜好、消费科学和心理学（Russell, J.A.，1980年）。情感体验环型模式.人格与社会心理学期刊，39（6）1161）

实时访问

可以通过其他应用程序实时访问使用FaceReader检测到的脸部表情，使得程序成为情绪计算研究和自适应界面设计的理想工具。为此，已开发FaceReaderAPI，作为不同软件程序间的界面，并促进它们间的相互作用（即使程序在网络中的另一台计算机上运行）。换句话说，其允许其他软件程序对参与者的情绪状态立即作出反应。

可以以任何水平的效价和唤醒再现使用FaceReader自动测量的脸部表情。

使用配备有行为观察记录分析系统（The Observer XT）的FaceReader

FaceReader与行为观察记录分析系统（The Observer XT）兼容。这为同步、集成，和FaceReader数据和其他数据的分析提供了解决方案，包括但不限于手工记录的事件、生理数据、按键、屏幕捕获、眼动追踪数据等。分析整体环境：当显示愤怒时，测试参与者看到的是怎样的用户界面呢？当测试参与者看起来对特定的图像感到厌恶时，什么是心跳频率的增加？可将分类导出到分析和数据库程序（如Microsoft Excel），或（以纯文本格式）导出到任何其他的软件包。

模块化方法

FaceReader具有模块化方法。这允许创建一个灵活多功能的系统，并为未来提供了创造的平台。

项目分析模块

FaceReader是使您能够有效地工作。项目分析模块可用于分析和报告。其允许添加刺激和标记有趣事件。添加所选定的刺激 - 可轻松地添加视频（有声或无声），并简单地使用标记功能，以编号和选择事件，如“开始商业广告”或“娱乐”。通过选择一个名称、触发代码和颜色，便可以注释您的视频以在FaceReader中进行进一步分析。还可以添加单独变量，如教育程度或以前的知识水平，其允许进行分组（具有高教育程度的女性），并比较所创建组之间的结果。使用项目分析模块，可以迅速了解不同刺激的影响。