嬰幼兒面部表情分析系統(tǒng)
嬰幼兒面部表情分析系統(tǒng)(Baby FaceReader):是一款自動分析嬰幼兒(6-24月齡)面部表情的專業(yè)軟件。該系統(tǒng)依據 Oster的嬰幼兒面部運動編碼系統(tǒng)(Baby FACS)來分析其面部表情，然后基于AAM模型(主動外觀模型)得出相關表情參數。
為何要使用Baby FaceReader
面部表情能反映出許多有價值的信息，特別是嬰幼兒。目前對嬰幼兒的相關研究需求越來越多，而用于成人面部表情分析的工具又不適用于嬰幼兒，需要專業(yè)的研究分析工具對行為反應、表情等進行量化分析。
研究需求的逐步增加是催生嬰幼兒面部表情分析系統(tǒng) (Baby FaceReader)誕生的加速劑。除此之外，嬰幼兒本身的一些特性也決定了要使用嬰幼兒面部表情分析系統(tǒng)對其表情進行分析：
- 嬰幼兒的頭部比較??；
- 嬰幼兒可見眉毛較少/甚至沒有；
- 嬰幼兒皮下脂肪較厚，導致對其面部單元活動的解釋比較困難；
- 嬰幼兒無法通過語言表達他們自身的感受，表情是真實的反映。
因此，該系統(tǒng)是目前測量嬰幼兒面部行為的全面、專業(yè)的軟件，能夠詳細描述和分析嬰幼兒面部動作單元的活動，是研究影響與發(fā)育障礙相關的發(fā)展心理學問題的有利工具。
關于嬰幼兒基本面部表情的分類，學術界目前尚有爭議。 而關于正、負情緒的劃分已達成共識。因此，嬰幼兒面部表情分析系統(tǒng)(Baby FaceReader)不對其基本情緒進行劃分，但對引起相關情緒的面部動作單元可進行詳細分析。
系統(tǒng)特性
- 非接觸性數據采集及分析，保證數據的客觀性；
- 采用標準的嬰幼兒面部動作編碼分析；
- 適用于6-24月齡的嬰幼兒；
- 可分析頭部朝向、面部狀態(tài)及面部單元動作；
- 可分析情緒效價、喚醒度和情緒環(huán)狀模型；
- 支持自定義表情分析；
- 可添加心率模塊(RPPG)和校準模塊。
應用范圍
嬰幼兒面部表情分析系統(tǒng)(Baby FaceReader)能夠為研究提供一些量化的數據，應用范圍及其廣泛，主要體現在以下 幾大方面：
- 通過嬰幼兒對口味、氣味及其它感官刺激的反應，對嬰幼兒食物偏好進行探討；
- 感官研究等；
- 有助于分析認知-信息加工過程，檢測自然環(huán)境或者實驗環(huán)境中父母-嬰幼兒交互時，嬰幼兒的情感表達行為；
- 研究嬰幼兒面部表情的變化和穩(wěn)定性；
- 能夠幫助解決影響與發(fā)育障礙相關的發(fā)展心理學問題，如自閉癥譜系障礙(ASD)和注意力缺陷多動障礙 (ADHD)等。
食物偏好研究具體案例
該研究是對嬰幼兒面部表情分析系統(tǒng)的個驗證結果。研究主要探討了與食物偏好(AU1,4,7,9,10,15,18,26/27)、笑 (AU6,12)、哭(AU20)、睜大眼睛(AU5)和下巴抬起(AU17)相關的面部動作單元活動情況。
基于AAM模型(主動外觀模型)，研究人員采用了高質量的嬰幼兒圖片對面部動作單元進行分析，經過去重之后， 終有74張圖片。
圖一為較好的AAM模型擬合效果與完 美AAM模型擬合效果的對比
表一為不同面部單元的頻數分布
表二是AAM模型 擬合效果的面部動作單元的準確率(Accuracy)、召回率 (Recall)、率(Precision)、F1值(F1Score)、面部動作編 碼一致性(FACS Agreement Score)分析(n=29)。其中準確率、召回率、F值是目前機器學習等建模之后對 模型效果進行評價的常用指標。
圖二是74張圖片不同面部 動作單元和兩種模型擬合效果的F1值
以上數據表明，AAM模型擬合能更好地描述面部動作單元的動作。換言之，也驗證了嬰幼兒面部表情分析系統(tǒng)(Baby FaceReader)可用于食品偏好、感官研究等，是進行嬰幼兒面部動作單元分析的有利工具。
參考文獻
1、Maroulis, A.; Spink, A.J.; Theuws, J.J.M.; Oster, H. & Buitelaar, J. (2017). Sweet or sour. Validating Baby FaceReader to analyse infant responses to food. Poster presentation 12th Pangborn Sensory Science Symposium, 20-24 August, 2017.
2、Oster, H. (2005). The repertoire of infant facial expressions: An ontogenetic perspective. Emotional development, 261-292.
3、Oster, H. (2016). Baby FACS: Facial Action Coding System for infants and young children. Unpublished monograph and coding manual. New York University.
