FACS面部表情分析系統

簡要描述：ErgoLAB面部表情分析系統是一款專業的面部表情分析與狀態識別工具.系統結合機器學習算法與圖像識別技術,利用面部肌肉特征點計算和分類表情狀態,自動編碼多種基本表情,精確計算情感效價,系統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,結合AI狀態識別進一步實現對操作人員的分心,疲勞,應激等狀態的自動識別以及特定環境條件下的預警反饋.

產品型號：ErgoLAB
廠商性質：生產廠家
更新時間：2025-03-13
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產品分類Products

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詳細介紹

品牌	津發科技	產地類別	國產
應用領域	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

    一、產品概述

    ErgoLABFACS面部表情分析系統是主要的神經行為測試工具之一，該系統是一款專業的工具軟件，可自動分析面部表情和面部微表情動作，同時系統內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，還提供視線方向、頭部朝向、個人特征等數據。系統通過面部動作編碼體系(FACS：FacialActionCodingSystem)將許多現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準。系統具備情緒狀態識別、面部表情分析等功能，根據人臉的解剖學特點，將其劃分成若干既相互獨立又相互聯系的運動單元(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域以及與之相關的表情。

ErgoL

ABFACS系統是*自主研發技術，具有多項國家發明與軟件著作權，通過了省部級新技術新產品認證，歐洲CE、美國FCC、歐盟Rohs、ISO9001、ISO14001、OHSAS18001等多項管理體系認證。廣泛應用于心理與行為觀察、人因智能與人機互動、人機界面設計與產品可用性測試、產品(廣告)營銷、汽車駕駛(交通安全)、工業管理、工業設計、人因工程、消費行為學、應急行為研究、安全科學、環境行為學、建筑設計等多個領域科學研究。

ErgoLABFACS面部表情分析系統是一款專業的面部表情分析與情緒狀態識別科研工具。系統通過圖像識別技術結合機器學習等人工智能算法，利用面部肌肉特征點計算和分類表情狀態，自動編碼多種基本表情、精確計算情感效價；并通過龐大的數據庫使得模型預測的情緒準確率高達93.3%。通過計算多維度數據特征，結合AI狀態識別進一步研發可實現對操作人員的分心、疲勞、應激等狀態的自動識別以及特定環境條件下的預警反饋。ErgoLABFACS系統采用*表情識別算法，開發團隊在軟件功能及算法定制開發上積累了豐富的開發實施經驗，可以根據用戶要求對軟件進行定制化設計開發，確保滿足用戶科研需要。

    系統可以嵌入ErgoLAB行為觀察分析系統和人機環境同步平臺，支持在同一個軟件界面同步采集與分析多維數據源，包括行為觀察視頻、生理數據、眼動數據、腦電數據、動作捕捉、生物力學、作業環境數據等，包含多終端API/TTL實時行為編碼與事件標記應用程序，并提供開放數據同步接口可供二次開發。

    隨著神經行為科學的迅猛發展，人們開始嘗試用神經行為學工具來測試各種商業行為表現。主要集中應用在對消費者偏好和滿意度的測試，如消費者觀看廣告內容時的表情和購買意愿的關系；消費者聞不同氣味的香水后的表情反應與對香水偏好的關系；聽眾的表情與音樂喜好的關系等眾多研究領域。情感預測態度和行動針對視頻圖像中的每一幀，FACS提供面部表情的7種關鍵指標的詳實數據，以及6種面部特征統計數據。這些參數可以洞察人們的情緒狀態，并提高消費品、廣告、媒體、軟件的商業價值。

    二、產品特點

    1、面部表情自動編碼

    ●面部表情自定義處理參數模塊，包括實時處理及離線處理，如數據插值、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%區間計算表情程度值；

    ●計算多種微表情數據，如抬起眉毛內角、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。

    2、狀態識別與預警反饋

    ●系統內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，與多模態數據形成客觀有效的印證關系；

    ●系統可自動檢測操作人員的頭部位置三軸數據：俯仰角、偏航角、翻滾角；系統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檢測；

    ●結合人工智能與機器學習算法，進一步實現對操作人員的分心、疲勞、應激等狀態的自動識別以及特定環境條件下的預警反饋。

    3、面部表情分析與統計屬性識別

    ●實時可視化的表情編碼：系統實時計算操作人員的表情狀態與情緒效價，在實驗過程中，主試可實時查看與監測操作人員的表情程度與情緒變化，并做出相應的任務調整與行為預警。

    ●自動統計面部表情數據：包括每種面部表情的開始時間、結束時間、首次發生的時間、總發生次數、頻率、每次發生的時間、總的持續時間、總的持續時間在全部觀察時間中所占的百分比、短的持續時間、長的持續時間、平均持續時間、持續時間的標準差、持續時間間隔置信區間等數據。

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

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

    4、多維度數據統計與二次開發

    ●多維度數據交叉統計：系統支持面部表情數據與其他多模態數據(眼動、腦電、生理、動補、行為等)的同步交叉分析，多個數據源在同一平臺界面呈現，在采集的同時間軸數據里選擇相應的時間片段，可同步觀察和統計分析所有數據流之間的相關關系；

    ●具有API開發接口：面部表情原始數據與狀態分析結果可以被其他程序實時訪問，可使其它程序對被試者的情緒進行反饋。

    三、應用領域

    ●心理學與神經科學研究；

    ●人因工程與工效學研究；

    ●人因智能與人機交互研究；

    ●智能交通與駕駛行為研究；

    ●建筑人居健康與環境行為研究；

    ●市場研究與消費者調研；

    ●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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