面部表情分析系統(tǒng)（FaceReader）新版本全新推出，功能比以往更強(qiáng)大！一起來看看吧。
此外，我們搜集了來自不同用戶在使用FaceReader時(shí)，從基本操作到關(guān)于方法和驗(yàn)證的不同問題，并給出了對應(yīng)的回答。
如果您也有同樣的疑問，請繼續(xù)閱讀，本文將幫您更好地理解FaceReader如何助力您的研究。
FaceReader 的最新版本使研究更輕松、更高效。重新設(shè)計(jì)的直觀界面簡化了實(shí)驗(yàn)設(shè)置，增強(qiáng)的處理能力比以往更快地提供結(jié)果。
此外，新版本增加了情感語音分析、多人分析、消費(fèi)行為分析模塊，并增加了更多同步測量數(shù)據(jù)，如眼動、呼吸頻率。
（一）檢測聲音中的情緒：更好的情緒數(shù)據(jù)
FaceReader 新版本增加的全新模塊！基于英文語音數(shù)據(jù)模型，可分析聲音特征、情緒 (快樂、悲傷、憤怒和中性)及音量和語速。
該功能幫助您更詳細(xì)地研究情緒狀態(tài)，比如結(jié)合面部表情您可以看到聲調(diào)是否與表情相匹配，情緒在壓力或心理健康狀況下有何不同，甚至可以改善 AI 情緒檢測。這將為您的研究提供更強(qiáng)大、更可靠的數(shù)據(jù)。
我們使用阿姆斯特丹動態(tài)面部表情集（ADFES）驗(yàn)證了FaceReader中的動作單元（AU, Action Unit）模塊，該數(shù)據(jù)集包含22個人展示9種情感表達(dá)。這些表情由經(jīng)過認(rèn)證的FACS編碼員手動編碼，然后將FaceReader的輸出與這些人工評分進(jìn)行比較。
兩位FACS編碼員之間的一致性為0.83，而FaceReader與人工標(biāo)注之間的一致性為0.81。這種高度的一致性表明了其強(qiáng)大的有效性，尤其是考慮到面部編碼的復(fù)雜性。
您也可以通過手動選擇被試來進(jìn)行比較。例如，您可能想分析被試A和B對同一視頻的反應(yīng)。FaceReader提供t檢驗(yàn)來幫助識別這些差異。
無論您是在進(jìn)行簡單的研究測試還是構(gòu)建自定義模型來檢測微妙的面部表情，FaceReader都有很多功能可供您使用。
當(dāng)然，獲得良好的結(jié)果取決于正確的方法，比如清晰的照明、周密的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)以及對FaceReader測量內(nèi)容的深刻理解。
如果對FaceReader或新版本有任何問題
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