システムの動作

FaceReaderは6つの基本表情と、軽蔑・中立を含む表情分析のための強力な自動化システムです。

  • 喜び
  • 悲しみ
  • 怒り
  • 驚き
  • 恐怖
  • 嫌悪
  • 軽蔑
  • 中立

データ(ライブ、ビデオ、または静止画)をすぐに分析できるため、お客様の貴重な時間を節約することにもつながります。感情の円環モデルは、覚醒度と感情のポジティブ度/ネガティブ度を含む、2D円形空間における感情の分布を記述します。

FaceReaderの円環モデル。

3つのステップで動作します(Determine facial expressions in three steps with FaceReader)

  • 顔の発見ー顔の正確な位置を見つけます。
  • 顔のモデリングーActive Appearance Modelは、人間の顔の500ポイントと同じ特徴を備えた人工の顔と同期し、モデリングします。これらの結果はディープフェイス・アルゴリズムの結果と組み合わされ、高い分類精度を達成します。顔のモデリングが成功しない場合、例えば、手が口を覆っていても両目が見つかると、ディープ・ラーニングに基づくディープ・フェイス・アルゴリズムは、FaceReaderで利用可能な分類の大部分を引き継ぎます。
  • 顔の分類ーアウトプットは、6つの基本表情と軽蔑・中立の表情で分類します。

ビデオを分析する時間を節約するために、フェイスリーダーは自動的に以下を分類します:

  • 口の開閉
  • 目の開閉
  • 眉毛の上下
  • 頭の向き
  • 注視方向

さらにフェイスリーダーは、性別、年齢、人種、顔の毛髪(ひげなど)の特性に基づいて顔を分類します。 他の独立変数は手動での入力となります。

Deep Learning: analyze faces under challenging circumstances with FaceReader

 

ビデオで・ライブで・画像で

FaceReaderでは、録画されたビデオから表情を分析することができます。 ビデオから解析する場合、高速分析のために、ひとコマごと、またはスキップ・フレームでの計算が選択できます。また、USBウェブカメラ、またはIPカメラに切り替えることもできますので、ライブでの映像を分析して、ビデオで同時記録もできます。 複数の動画も、すべて一度に分析することができます。 また、静止画での分析ももちろん可能です。

 

お好みの環境設定を選択

FaceReaderは研究を自動化するのに役立つユーザーフレンドリーなパッケージです。 このソフトウェアは一連の長いイベントでも、興味のあるエピソードをすばやく検出できます。 ビデオ全体、またはその一部だけを分析するように選択可能。さらに、プロジェクト分析モジュールを使用すれば、興味深いイベントにマーカーを追加することができます。 プロジェクト解析モジュールでは、グループを比較することができるため、例えば、1つのグループ(グループ1-女性)の結果と他のグループ(グループ1-男性)との比較が可能となります。

 

光は重要です

最良の結果を出す条件として、顔の正面に光が当たっていること(明るい環境)が求められます。さらに、顔の向きや動き、回転が一定の制限内にある場合は、より正確な結果が期待できます。

 

キャリブレーション

必要に応じて自動キャリブレーションを使用して、特定の人物に表情の分析を合わせることができます。 解析前​​でも解析中でも、連続してキャリブレーションを実行。 下のFaceReader バージョン 6で簡単なキャリブレーションをチェックしてみてください。

個々のキャリブレーションは、特定の感情表現に向けて個人固有のバイアスを補正することを可能にします。キャリブレーションモデルは、ライブカメラ入力、またはニュートラルな表情のテスト参加者の画像、またはビデオを使用して作成できます。
 

他のプログラムとの容易な統合

フェイスリーダーデータは他のプログラムにエクスポートできます。イメージ品質とキーポイント座標に関するデータを含む詳細ログと状態ログの両方をエクスポートできます。 FaceReaderと他のプログラムとの直接リンクを可能にするフェイスリーダー APIがあります。 またFaceReaderはThe Observer XTと完全に連携し、行動、感情、および生理的反応を研究する統合ソリューションを作成します。