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FACS面部表情分析系統(tǒng)

簡要描述:ErgoLAB面部表情分析系統(tǒng)是一款專業(yè)的面部表情分析與狀態(tài)識別工具.系統(tǒng)結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法與圖像識別技術(shù),利用面部肌肉特征點計算和分類表情狀態(tài),自動編碼多種基本表情,精確計算情感效價,系統(tǒng)可實時檢測被試的頭部位置,面部特征點,視線朝向,基本生物信息等,結(jié)合AI狀態(tài)識別進一步實現(xiàn)對操作人員的分心,疲勞,應(yīng)激等狀態(tài)的自動識別以及特定環(huán)境條件下的預(yù)警反饋.

  • 產(chǎn)品型號:ErgoLAB
  • 廠商性質(zhì):生產(chǎn)廠家
  • 更新時間:2025-06-16
  • 訪  問  量:8462

詳細(xì)介紹

品牌津發(fā)科技產(chǎn)地類別國產(chǎn)
應(yīng)用領(lǐng)域建材/家具,道路/軌道/船舶,航空航天,汽車及零部件
    ErgoLAB面部表情分析系統(tǒng)

    一、產(chǎn)品概述

    ErgoLABFACS面部表情分析系統(tǒng)是主要的神經(jīng)行為測試工具之一,該系統(tǒng)是一款專業(yè)的工具軟件,可自動分析面部表情和面部微表情動作,同時系統(tǒng)內(nèi)嵌情感效價識別模型,直接測量個體的“消極”、“中性”、“積極”的情感狀態(tài),還提供視線方向、頭部朝向、個人特征等數(shù)據(jù)。系統(tǒng)通過面部動作編碼體系(FACS:FacialActionCodingSystem)將許多現(xiàn)實生活中人類的表情進行了分類,是如今面部表情的肌肉運動的參照標(biāo)準(zhǔn)。系統(tǒng)具備情緒狀態(tài)識別、面部表情分析等功能,根據(jù)人臉的解剖學(xué)特點,將其劃分成若干既相互獨立又相互聯(lián)系的運動單元(AU),并分析了這些運動單元的運動特征及其所控制的主要區(qū)域以及與之相關(guān)的表情。
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ErgoL
ABFACS系統(tǒng)是*自主研發(fā)技術(shù),具有多項國家發(fā)明與軟件著作權(quán),通過了省部級新技術(shù)新產(chǎn)品認(rèn)證,歐洲CE、美國FCC、歐盟Rohs、ISO9001、ISO14001、OHSAS18001等多項管理體系認(rèn)證。廣泛應(yīng)用于心理與行為觀察、人因智能與人機互動、人機界面設(shè)計與產(chǎn)品可用性測試、產(chǎn)品(廣告)營銷、汽車駕駛(交通安全)、工業(yè)管理、工業(yè)設(shè)計、人因工程、消費行為學(xué)、應(yīng)急行為研究、安全科學(xué)、環(huán)境行為學(xué)、建筑設(shè)計等多個領(lǐng)域科學(xué)研究。
 
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    ErgoLABFACS面部表情分析系統(tǒng)是一款專業(yè)的面部表情分析與情緒狀態(tài)識別科研工具。系統(tǒng)通過圖像識別技術(shù)結(jié)合機器學(xué)習(xí)等人工智能算法,利用面部肌肉特征點計算和分類表情狀態(tài),自動編碼多種基本表情、精確計算情感效價;并通過龐大的數(shù)據(jù)庫使得模型預(yù)測的情緒準(zhǔn)確率高達(dá)93.3%。通過計算多維度數(shù)據(jù)特征,結(jié)合AI狀態(tài)識別進一步研發(fā)可實現(xiàn)對操作人員的分心、疲勞、應(yīng)激等狀態(tài)的自動識別以及特定環(huán)境條件下的預(yù)警反饋。ErgoLABFACS系統(tǒng)采用*表情識別算法,開發(fā)團隊在軟件功能及算法定制開發(fā)上積累了豐富的開發(fā)實施經(jīng)驗,可以根據(jù)用戶要求對軟件進行定制化設(shè)計開發(fā),確保滿足用戶科研需要。
 
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    系統(tǒng)可以嵌入ErgoLAB行為觀察分析系統(tǒng)和人機環(huán)境同步平臺,支持在同一個軟件界面同步采集與分析多維數(shù)據(jù)源,包括行為觀察視頻、生理數(shù)據(jù)、眼動數(shù)據(jù)、腦電數(shù)據(jù)、動作捕捉、生物力學(xué)、作業(yè)環(huán)境數(shù)據(jù)等,包含多終端API/TTL實時行為編碼與事件標(biāo)記應(yīng)用程序,并提供開放數(shù)據(jù)同步接口可供二次開發(fā)。

    隨著神經(jīng)行為科學(xué)的迅猛發(fā)展,人們開始嘗試用神經(jīng)行為學(xué)工具來測試各種商業(yè)行為表現(xiàn)。主要集中應(yīng)用在對消費者偏好和滿意度的測試,如消費者觀看廣告內(nèi)容時的表情和購買意愿的關(guān)系;消費者聞不同氣味的香水后的表情反應(yīng)與對香水偏好的關(guān)系;聽眾的表情與音樂喜好的關(guān)系等眾多研究領(lǐng)域。情感預(yù)測態(tài)度和行動針對視頻圖像中的每一幀,F(xiàn)ACS提供面部表情的7種關(guān)鍵指標(biāo)的詳實數(shù)據(jù),以及6種面部特征統(tǒng)計數(shù)據(jù)。這些參數(shù)可以洞察人們的情緒狀態(tài),并提高消費品、廣告、媒體、軟件的商業(yè)價值。

    二、產(chǎn)品特點

    1、面部表情自動編碼

    ●面部表情自定義處理參數(shù)模塊,包括實時處理及離線處理,如數(shù)據(jù)插值、中值濾波、均值濾波等,支持自定義程度閾值、合并閾值、以及大腦加工時間。

    ●自動識別并編碼七種基本表情,包括高興、悲傷、厭惡、恐懼、驚訝、生氣、參與度,以0至100%區(qū)間計算表情程度值;

    ●計算多種微表情數(shù)據(jù),如抬起眉毛內(nèi)角、抬起眉毛外角、皺眉(降低眉毛)、上眼瞼上升、臉頰提升、眼輪匝肌外圈收緊/內(nèi)圈收緊、皺鼻、拉動上嘴唇向上運動、拉動人中部位的皮膚向上、拉動嘴角傾斜向上、急劇的嘴唇拉動、收緊嘴角、拉動嘴角向下傾斜、拉動下唇向下、推動下唇向上、撅嘴、嘴角拉伸、收緊雙唇向外翻、眼睛擴大、張嘴等。
 
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    2、狀態(tài)識別與預(yù)警反饋

    ●系統(tǒng)內(nèi)嵌情感效價計算模型,精確識別積極、中性、消極情感,客觀評價個體情緒狀態(tài),與多模態(tài)數(shù)據(jù)形成客觀有效的印證關(guān)系;

    ●系統(tǒng)可自動檢測操作人員的頭部位置三軸數(shù)據(jù):俯仰角、偏航角、翻滾角;系統(tǒng)能夠自動檢測實時跟蹤操作人員頭部朝向,包括俯仰角、偏航角、翻滾角,并測定注視方向,計算瞳孔間距以及注意狀態(tài)檢測;

    ●結(jié)合人工智能與機器學(xué)習(xí)算法,進一步實現(xiàn)對操作人員的分心、疲勞、應(yīng)激等狀態(tài)的自動識別以及特定環(huán)境條件下的預(yù)警反饋。
 
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    3、面部表情分析與統(tǒng)計屬性識別

    ●實時可視化的表情編碼:系統(tǒng)實時計算操作人員的表情狀態(tài)與情緒效價,在實驗過程中,主試可實時查看與監(jiān)測操作人員的表情程度與情緒變化,并做出相應(yīng)的任務(wù)調(diào)整與行為預(yù)警。

    ●自動統(tǒng)計面部表情數(shù)據(jù):包括每種面部表情的開始時間、結(jié)束時間、
首次發(fā)生的時間、總發(fā)生次數(shù)、頻率、每次發(fā)生的時間、總的持續(xù)時間、總的持續(xù)時間在全部觀察時間中所占的百分比、短的持續(xù)時間、長的持續(xù)時間、平均持續(xù)時間、持續(xù)時間的標(biāo)準(zhǔn)差、持續(xù)時間間隔置信區(qū)間等數(shù)據(jù)。

    ●自動檢測操作人員的整個面部特征點,并輸出原始坐標(biāo)X、Y,以及視線位置;

    ●系統(tǒng)包含年齡分類器,支持實時計算并識別多個年齡段狀態(tài),可智能識別多種被試屬性信息,如性別、是否佩戴眼鏡。

    4、多維度數(shù)據(jù)統(tǒng)計與二次開發(fā)

    ●多維度數(shù)據(jù)交叉統(tǒng)計:系統(tǒng)支持面部表情數(shù)據(jù)與其他多模態(tài)數(shù)據(jù)(眼動、腦電、生理、動補、行為等)的同步交叉分析,多個數(shù)據(jù)源在同一平臺界面呈現(xiàn),在采集的同時間軸數(shù)據(jù)里選擇相應(yīng)的時間片段,可同步觀察和統(tǒng)計分析所有數(shù)據(jù)流之間的相關(guān)關(guān)系;

    ●具有API開發(fā)接口:面部表情原始數(shù)據(jù)與狀態(tài)分析結(jié)果可以被其他程序?qū)崟r訪問,可使其它程序?qū)Ρ辉囌叩那榫w進行反饋。
 
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    三、應(yīng)用領(lǐng)域

    ●心理學(xué)與神經(jīng)科學(xué)研究;

    ●人因工程與工效學(xué)研究;

    ●人因智能與人機交互研究;

    ●智能交通與駕駛行為研究;

    ●建筑人居健康與環(huán)境行為研究;

    ●市場研究與消費者調(diào)研;

    ●用戶體驗與交互研究;

    ●教育研究;

    ●臨床研究;

    ●嬰兒研究;

    ●體育運動研究;

    ●沉浸式VR研究; 
 

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