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嬰幼兒面部表情分析系統(tǒng)(Baby FaceReader):是一款自動分析嬰幼兒(6-24月齡)面部表情的專業(yè)軟件。該系統(tǒng)依據(jù) Oster的嬰幼兒面部運動編碼系統(tǒng)(Baby FACS)來分析其面部表情,然后基于AAM模型(主動外觀模型)得出相關(guān)表情參數(shù)。
面部表情能反映出許多有價值的信息,特別是嬰幼兒。目前對嬰幼兒的相關(guān)研究需求越來越多,而用于成人面部表情分析的工具又不適用于嬰幼兒,需要專業(yè)的研究分析工具對行為反應(yīng)、表情等進行量化分析。
研究需求的逐步增加是催生嬰幼兒面部表情分析系統(tǒng) (Baby FaceReader)誕生的加速劑。除此之外,嬰幼兒本身的一些特性也決定了要使用嬰幼兒面部表情分析系統(tǒng)對其表情進行分析:
因此,該系統(tǒng)是目前測量嬰幼兒面部行為的全面、專業(yè)的軟件,能夠詳細描述和分析嬰幼兒面部動作單元的活動,是研究影響與發(fā)育障礙相關(guān)的發(fā)展心理學(xué)問題的有利工具。
關(guān)于嬰幼兒基本面部表情的分類,學(xué)術(shù)界目前尚有爭議。 而關(guān)于正、負情緒的劃分已達成共識。因此,嬰幼兒面部表情分析系統(tǒng)(Baby FaceReader)不對其基本情緒進行劃分,但對引起相關(guān)情緒的面部動作單元可進行詳細分析。
嬰幼兒面部表情分析系統(tǒng)(Baby FaceReader)能夠為研究提供一些量化的數(shù)據(jù),應(yīng)用范圍及其廣泛,主要體現(xiàn)在以下 幾大方面:
該研究是對嬰幼兒面部表情分析系統(tǒng)的個驗證結(jié)果。研究主要探討了與食物偏好(AU1,4,7,9,10,15,18,26/27)、笑 (AU6,12)、哭(AU20)、睜大眼睛(AU5)和下巴抬起(AU17)相關(guān)的面部動作單元活動情況。
基于AAM模型(主動外觀模型),研究人員采用了高質(zhì)量的嬰幼兒圖片對面部動作單元進行分析,經(jīng)過去重之后, 終有74張圖片。
圖一為較好的AAM模型擬合效果與完 美AAM模型擬合效果的對比
表一為不同面部單元的頻數(shù)分布
表二是AAM模型 擬合效果的面部動作單元的準(zhǔn)確率(Accuracy)、召回率 (Recall)、率(Precision)、F1值(F1Score)、面部動作編 碼一致性(FACS Agreement Score)分析(n=29)。其中準(zhǔn)確率、召回率、F值是目前機器學(xué)習(xí)等建模之后對 模型效果進行評價的常用指標(biāo)。
圖二是74張圖片不同面部 動作單元和兩種模型擬合效果的F1值
以上數(shù)據(jù)表明,AAM模型擬合能更好地描述面部動作單元的動作。換言之,也驗證了嬰幼兒面部表情分析系統(tǒng)(Baby FaceReader)可用于食品偏好、感官研究等,是進行嬰幼兒面部動作單元分析的有利工具。
1、Maroulis, A.; Spink, A.J.; Theuws, J.J.M.; Oster, H. & Buitelaar, J. (2017). Sweet or sour. Validating Baby FaceReader to analyse infant responses to food. Poster presentation 12th Pangborn Sensory Science Symposium, 20-24 August, 2017.
2、Oster, H. (2005). The repertoire of infant facial expressions: An ontogenetic perspective. Emotional development, 261-292.
3、Oster, H. (2016). Baby FACS: Facial Action Coding System for infants and young children. Unpublished monograph and coding manual. New York University.
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