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行为观察与面部表情分析系统

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PPB-FAS面部表情分析系统
PPB-FAS面部表情分析系统

PPB-FAS面部表情分析系统是北京京显数字技术有限公司自主研发的一款专业级的面部表情分析软件,可以实时自动分析高兴、伤心、害怕、厌恶、惊讶、生气、中性等基本面部表情。能够在动态条件下进行面部锁定,从而对面部情绪进行分析。另外还支持性别,年龄等人口统计学信息获取。用户使用该系统能够客观地评估个人的情绪变化,可以提供精确的数据输出用于学习或研究方面。

详细介绍
  • 产品介绍:

    PPB-FAS面部表情分析系统是北京京显数字技术有限公司自主研发的一款专业级的面部表情分析软件,可以实时自动分析高兴、伤心、害怕、厌恶、惊讶、生气、中性等基本面部表情。能够在动态条件下进行面部锁定,从而对面部情绪进行分析。另外还支持性别,年龄等人口统计学信息获取。用户使用该系统能够客观地评估个人的情绪变化,可以提供精确的数据输出用于学习或研究方面。

    除了六种基本表情之外,面部表情分析系统还能够自动分类面部的下列特征:嘴部张闭,眼睛睁闭和眉毛扬起、正常及降下。该特性为你编码视频图像节省了宝贵的时间。面部表情分析系统还能够记录头部朝向和注视方向,从而为你分析面部表情提供了大量有用的补充数据。

     

    PPB-FAS面部表情分析系统识别流程:


    面部表情分析系统的工作过程分三个步骤:

    1.面部锁定--对视频或图像中的面部进行识别。

    2.面部特征点和面部轮廓线识别--依据面部轮廓和特征点数据,进行深度面部建模,进行面部情绪分类识别。

    3.面部特征数据提取--面部表情分析数据结果显示和数据输出。

     

    PPB-FAS面部表情分析系统功能模块:

    1. 实时面部表情分析

    支持摄像头实时记录分析,面部检测质量结果显示,快速实现对面部表情分析和头部角度检测、年龄评估、性别评估。柱状图实时显示各类情绪分析结果,支持情绪变化曲线可视化。


    2. 支持视频数据事后回放,提供多种视频播放模式,具体可精确到视频每一帧,方便查看记录过程中的特定情绪变化。


    3. 支持外部视频源(avi,mp4)和图片(bmp,jpg,png,jpeg)批量导入功能,方便对视频和图片进行集中处理,一键式快速实现面部表情,头部角度,年龄等分析。


    4. 支持多面孔同步采集分析,实时摄像头和视频文件较大支持4个面孔同时检测;


    静态图片较大支持30个面孔同时识别


    5. 面部表情分析结果支持csv格式导出,相关统计结果还包括时间戳,面部检测质量,头部活动角度,性别,年龄等信息

    6. PPB-FAS具有可扩展性,支持与PPB-FusionLab多模态软件一起使用,从而实现面部表情、脑电、眼动、生理仪、动捕等数据同步记录,支持更复杂的研究需求。

     

    可视化:

    面部表情分析系统可以将面部表情可视化为条形图,饼图以及连续曲线信号,同时显示情绪是积极的还是消极的。可视化情绪状态概览功能使你能够实时了解情绪状况。在分析过程中或分析结束后,系统会显示一个自主的报告窗口:包括表示百分比的饼图,表示微笑的符号和红绿灯,这些图表能够很清晰地指明一个人的情绪是积极的、消极的、还是中性的。您既可以实时的进行可视化也可以分析之后进行可视化。

    除了分析面部表情之外,面部表情分析系统还能够分类面部的下列特征:性别,年龄,种族以及面部毛发(胡须和/或小胡子)。面部表情分析系统能够准确地识别三岁以上的儿童的面部表情。虽然使用该系统你能分析所有种族的面部表情,但是来自东亚和东南亚的儿童的面部表情分析还不是很成熟。然而,我们在不断扩大系统的测试数据库,另外,需要注意的是眼镜可能会干扰系统的分析过程。

    联合使用面部表情分析系统与行为观察记录分析系统

    PPB-FAS面部表情分析系统可以与PPB-FusionLab多模态数据融合分析系统相兼容。该兼容性提供了独特的解决方案,用于同步化,整合和分析面部表情分析系统的数据和其他数据,包括手工记录的事件,生理数据,键盘点击,鼠标点击,视频录制和屏幕捕捉,眼动仪数据等。

     

    优点:

    ▪提高精确度和可靠性

    ▪保证观察的客观性

    ▪无须校准,但如有要求也可以进行校准

    ▪轻松地与行为观察记录分析系统整合在一起进行高级分析

    ▪应用程序界面允许其他软件及时对被试者的情绪做出响应

    ▪允许对老人和小孩的面部表情分析

    ▪通过分析一组中的多个视频能有效地节约时间

     

    PPB-FAS面部表情分析系统是一个非常可靠的全自动的识别面部图像特性的分析系统,可将表情划分为以下几类:

    ▪高兴

    ▪伤心

    ▪生气

    ▪惊讶

    ▪害怕

    ▪厌恶

    ▪中性

     

    研究领域:

    ▪心理学:在恐惧研究中人们对特定的刺激如何反应?

    ▪教育:观察学生的面部表情能够推动教育工具的开发。

    ▪人机交互:面部表情在用户体验方面能够提供非常有价值的信息。

    ▪可用性测试:易用性和用户界面的效率能够通过情感变化表达出来。

    ▪市场研究:对一个商业广告人们反应如何?

    ▪消费者行为:研究参与者在特定的感觉测定系统中对刺激如何反应?

询价请联系18900616086
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