ErgoLAB Emotion面部表情分析模塊，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)合機器學習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、應激等狀態(tài)的自動識別以及特定環(huán)境條件下的預警反饋。
實時自動編碼7種面部表情狀態(tài)，包括高興、悲傷、厭惡、恐懼、驚訝、生氣、參與度。實時監(jiān)測頭部位置坐標Head Position，包括翻滾角Roll、偏航角Yaw、俯仰角Pitch。實時計算面部表情程度值，每種以0至100%區(qū)間計算，以及整體面部肌肉的參與度狀態(tài)。精確識別個體情感效價，包括正性、中性、負性3種情感狀態(tài)及21種微表情數(shù)據(jù)。自動計算個體的瞳孔距離，識別眼睛注視方向，監(jiān)測注意狀態(tài)。實時計算并識別多個年齡段狀態(tài)，以及個體屬性信息，如性別、是否佩戴眼鏡。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。狀態(tài)識別與預警反饋
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系；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習算法，進一步實現(xiàn)對操作人員的分心、疲勞、應激等狀態(tài)的自動識別以及特定環(huán)境條件下的預警反饋。面部表情分析與統(tǒng)計
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，并做出相應的任務調(diào)整與行為預警。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、第一次發(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、最短的持續(xù)時間、最長的持續(xù)時間、平均持續(xù)時間、持續(xù)時間的標準差、持續(xù)時間間隔置信區(qū)間等數(shù)據(jù)。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)流之間的相關關系。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。ErgoLAB人機環(huán)境同步云平臺可人-機-環(huán)境多維度數(shù)據(jù)的同步采集與綜合分析，包括眼動追蹤、生理測量、生物力學、腦電、腦成像、行為、人機交互、動作姿態(tài)、面部表情、主觀評 價、時空行為、模擬器、物理環(huán)境等，為科學研究及應用提供完整的數(shù)據(jù)指標。平臺可完成完整的實驗和測評流程，包括項目管理-試驗設計-同步采集-信號處理-數(shù)據(jù)分析-人工智能應用-可視化報告，支持基于云架構(gòu)技術(shù)的團體測試和大數(shù)據(jù)云管理。
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