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      詳細介紹面部表情分析系統的工作步驟

      更新時間:2019-11-19點擊次數:1860
             隨著神經行為科學的迅猛發展,人們開始嘗試用神經行為學工具來測試各種商業行為表現。
        面部表情分析系統(FaceReader)是主要的神經行為測試工具之一,主要集中應用在對消費者偏好和滿意度的測試。比如消費者觀看廣告片是的表情和購買意愿的關系;消費者聞不同氣味的香水后的表情反應與對香水偏好的關系;聽眾的表情與音樂喜好的關系等眾多研究領域。
        但也有人將表情分析系統應用到體育領域,比如測定跳水運動員的表情和跳水成績的關系。
        面部表情分析系統工作過程分三個步驟:面部尋找,面部建模和面部表情分類。您可以使用視頻錄像文件分析表情,可以使用USB攝像頭實時分析表情,還可以使用照片文件分析表情。 這三種分析方法中,面部表情分析系統都能生成數據,讓您深入了解參試者的情緒變化。在分析視頻錄像時,您可以選擇一個的幀幀模式 或跳幀模式進行高速分析。
        1、面部尋找-判斷在視頻或圖像中是否存在面部。
        2、面部建模-根據AAM面部形狀描述以及500多面部特征點之間的距離特征獲得有助于面部分類的特征數據,當面部建模失敗后Deep Face Model開始工作。
        3、面部分類-提取的面部圖像特征數據與數據庫中存儲的特征模板進行匹配,并將匹配的結果輸出。
        面部表情分析系統可導入不同類型的數據資源:視頻、圖片或者通過網絡攝像頭實時分析。可批次處理多個視頻文件,無需單獨打開每個視頻進行分析。只要你打開視頻,軟件就可以幫您進行批次處理。包含廣泛的可視化數據選項,為用戶提供數據報告支持。研究表明面部表情對于快樂、憤怒、驚訝、恐懼、輕蔑、悲傷、厭惡這七種情緒的表現具有普遍性。

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