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技術(shù)文章

關(guān)于如何測量面部表情的5個技巧
更新時間:2023-07-06   點(diǎn)擊次數(shù):1030次

面部表情是人類和某些動物使用的一種重要的非語言交流形式。它們傳達(dá)個人情感,并且經(jīng)常被用來研究人類行為。如何測量面部表情呢?本文我們將分享5個秘訣!

什么是面部表情?
首先,你可能想知道什么是面部表情。它們是一種非語言行為,由面部皮膚下的肌肉運(yùn)動產(chǎn)生。對于研究人類行為的研究人員來說,情緒可以提供重要的洞察力來了解人們?yōu)槭裁醋鏊麄兯龅氖虑?。我們可以通過多種方式測量和分析面部表情。一種方法是觀察一個人并手動編碼面部表情。另一種方法是自動分析面部表情,使用像面部表情分析系統(tǒng)(FaceReader)這樣的科學(xué)軟件工具。面部表情分析系統(tǒng)可以識別面部特征和表情,并對面部動作進(jìn)行分類,例如頭部方向,或者一個人的眼睛是睜著還是閉著等。

關(guān)于如何測量面部表情的 5 個技巧
1. 錄制視頻
錄制視頻并回放可以對面部表情進(jìn)行詳細(xì)的分析。當(dāng)只對事件和面部表情進(jìn)行實(shí)時注釋而不將其記錄在視頻中時,注釋者很可能會錯過重要信息。即便是錄制視頻,有時仍然會很難完整錄到人臉。
例如,F(xiàn)orestell 和 Mennella 記錄了嬰兒在母親喂他們吃綠豆時的記錄,以便通過手動編碼動作單元客觀地量化嬰兒的面部表情。在這項(xiàng)研究中,必須排除 16 對母嬰,因?yàn)樵谖故尺^程中嬰兒的面部被部分全部擋。幸運(yùn)的是,研究人員還是擁有 92 組最終樣本,足以完成他們的研究。



研究自閉癥和邊緣性人格障礙的面部表情
被試者面部表情反應(yīng)的視頻記錄也被用于研究患有自閉癥譜系障礙 (ASD) 或邊緣性人格障礙 (BPD) 的人。在 De Meulemeester 等人的一項(xiàng)研究中,通過向被試者展示一系列引發(fā)情緒的電影片段,同時拍攝他們的面部表情反應(yīng),研究了邊緣性人格障礙患者對他人情緒進(jìn)行估計(jì)的能力。在每個片段之后,被試者對他們在觀看特定片段時的情感體驗(yàn)有多透明進(jìn)行評估。被試者情緒體驗(yàn)的可觀察透明度(即他們的精神狀態(tài)實(shí)際上對他人的可觀察程度)被定義為他們面部情緒表達(dá)的實(shí)際強(qiáng)度,通過面部表情分析系統(tǒng)測量。


2.使用固定的麥克風(fēng)和椅子
普拉特等人就如何防止被試者移動/搖晃/轉(zhuǎn)動他或她的頭給出了一個很好的提示,他們在被試面前放了一個錄音儀器,讓被試對著設(shè)備的方向說話。研究人員解釋說,這防止了被試者轉(zhuǎn)身面對采訪者。此外,被試者坐在辦公椅上時會進(jìn)行移動或轉(zhuǎn)動。因此,普拉特等人把椅子和桌子固定好,不能轉(zhuǎn)動。
簡而言之,這項(xiàng)研究旨在確定害怕被嘲笑的人群是否通常對愉快的情緒或笑聲表現(xiàn)出較少的喜悅表情反應(yīng)。



3.確保參與者面部的良好照明
無論是在實(shí)驗(yàn)室還是其它場所,充足的照明都非常重要。在使用面部表情分析系統(tǒng)識別面部表情時尤其如此,良好的照明可以提高結(jié)果的可靠性。例如,丹納等人使用面部表情分析系統(tǒng)自動分析被試者飲用果汁的面部表情。他們的設(shè)置提供了足夠準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)來檢測不同橙汁樣本引起的面部表情的顯著差異。
通過使用攝影燈優(yōu)化設(shè)置,可以幫助提升被試的正面照明。應(yīng)盡量避免強(qiáng)烈的反射或天花板照明引起的陰影。



4.選擇較低的幀率進(jìn)行分析
使用面部表情分析系統(tǒng)分析視頻時,請確保選擇適合您研究需要的幀速率。較低的幀速率將更快的分析,同時仍提供您需要的結(jié)果。Gorbunov 使用面部表情分析系統(tǒng)每三幀進(jìn)行一次的分析。他們解釋說,他們選擇這種幀率是為了減少生成以定量方式描述面部表情的數(shù)據(jù)所需的計(jì)算時間,以及分析這些數(shù)據(jù)所需的計(jì)算時間。在這種特殊情況下,面部表情是在 Mars-500 隔離實(shí)驗(yàn)中測量的。



5.記錄互動環(huán)境
測量面部表情,重要的是要查看行為的互動環(huán)境。您可以選擇在研究中包括其他模態(tài)的測量,例如眼動追蹤、生理測量和屏幕捕獲技術(shù)。將互動環(huán)境考慮在內(nèi)可以通過記錄面部表情和情緒的環(huán)境線索以及互動環(huán)境來補(bǔ)充面部表情分析的優(yōu)勢,例如測試參與者正在看哪個用戶界面,或者在記錄被識別為“快樂"的面部表情時房間內(nèi)發(fā)生了哪些事件?


參考文獻(xiàn)

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