面部表情

摘要： 研究将新兴的面部表情分析技术与感官评测相结合,采用方差分析、多元因子分析的数据分析方法,研究消费者对不同含糖量露酒产品品评过程中面部表情情绪变化与产品感官评价、消费者接受度的相关性。结果表明,消费者在品评含糖量高(95 g/L)的样品时,正向情绪喜悦和惊讶表情强度值高于低含糖量样品,这与喜好度问卷结果一致,即含糖量高的产品更受欢迎。多元因子分析结果显示产品的甜味、口感绵柔和谐、果香与消费者接受度紧密相关,这与含糖量高的样品在甜味、果香、口感绵柔和谐的得分较高相符合。因此,将面部表情与产品感官评测相结合的方法能够更有效的对产品的消费者接受度做出评价。研究建立了一种通过面部表情分析技术来评价露酒产品消费者接受度的有效研究方法,为后续深入的研究提供基础。

摘要： 抑郁症是抑郁障碍的一种典型情况,显著持久的兴趣减退、情绪低落是抑郁症的主要症状,部分患者可出现自杀、自伤行为,伴有妄想、幻觉等精神性症状,严重者可能发生抑郁性木僵,表现为面部表情固定、话少甚至不言语、少动甚至不动、对刺激缺乏反应等,当被确诊为抑郁症时,需要及时应用就医,遵医嘱用药物来进行调理等。

摘要： 中国传统24个节气串起倒计时……万众期待中,2022北京冬奥会踏春而来,全世界共赴一场冰雪奇缘。整场开幕式将自然、人文、运动融为一体,展现了独具中国特色的和合之美。每一分钟都写满了中国文化的大格局。“社区里普及8K电视不容易,人物面部表情特别清楚。”2月4日晚,北京三羊里社区居民周先生和邻居们通过小区活动中心的一台75寸8K超高清电视,观看了北京冬奧会的开幕式。

摘要： 融化“扑克脸”“扑克脸”通常指在牌类游戏中,拿到牌的人不动声色无面部表情的行为;在日常用语中引申为那种保持这种表情、喜怒不形于色的人。在高中阶段,有些学生就拥有这样一张“扑克脸”。“扑克脸”学生的心中所想、情绪感受都让人无从所知,这让班主任的引导工作不断受挫。“我们不怕面对那些爱说爱笑的学生,就怕遇到那种不笑、不说、什么都不在乎的学生。”

摘要： 1.描写面部表情的:全神贯注,聚精会神,目瞪口呆,大惊失色;2.描写身材体态的:亭亭玉立,五大三粗,虎背熊腰,弱不禁风;3.描写衣着打扮的:衣冠楚楚,衣衫褴褛,珠光宝气,花枝招展。

摘要： 帕金森病显著的临床特征之一是面部表情减退,主要表现为自主性、情绪性等面部表情受损,且通常是双侧对称的。近年来有大量研究阐述了帕金森病表情减退发生的相关机制,包括含基底核区功能障碍、面部情绪识别功能缺陷、认知功能障碍等因素,但具体的病理、生理机制尚未明确。表情减退与帕金森病进程密切相关,因此,对表情减退进行科学地量化与评估对于帕金森病的诊治具有重要意义。此外,关于其治疗方案也仍然存在争议。本文就帕金森病患者表情减退的临床表现、发生机制、治疗研究进展做一综述。

摘要： 绘本《最糟糕却最完美的一天》是一个极具戏剧性的故事。书名中的“糟糕”和“完美”让故事充满悬念:这一天到底发生了什么?故事中,小男孩亚瑟带我们走进了一段与情绪对话的奇幻历险,当亚瑟大发脾气时,他用尽全力想要跑开,放大的糟糕情绪让他陷入了情绪的“黑暗森林”。幸好,他在这里遇见了大熊、小象和小狮子,他们陪伴亚瑟一起跳舞、唱歌、游戏,帮助亚瑟化解了糟糕情绪,变得快乐起来。这本绘本的色彩对比鲜明,用角色夸张的面部表情和丰富的肢体语言带我们经历了亚瑟的情绪从“爆发”到“冷静”“化解”,再到“省悟”的转变,这样完整的情绪体验对幼儿理解和化解糟糕情绪有着积极的意义。我们以绘本为素材,用教育戏剧的范式设计了一节活动,让幼儿以旁观者的角度观察、体验亚瑟发脾气时的场景以及环境中其他人的反应,从而意识到发脾气不是化解糟糕情绪的方法,讨论并寻找更适合的方式化解不良情绪,学会做情绪的主人。

摘要： 随着动画制作理念的深化,动画角色服饰设计的地位逐渐上升,与角色的形体结构、动作姿态、头部造型、面部表情以及语言输出等方面的设计相当。动画角色的服饰能让观众第一时间关注到,因此,恰当的服饰设计可以让观众对动画角色形成初步认知。如何通过服饰设计对动画角色进行良好地塑造和刻画,是动画设计和制作人员需要关注的重点环节之一。

摘要： 为探讨高特质焦虑者在前注意阶段对情绪刺激的加工模式以明确其情绪偏向性特点,本研究采用偏差-标准反转Oddball范式探讨了特质焦虑对面部表情前注意加工的影响。结果发现:对于低特质焦虑组,悲伤面孔所诱发的早期EMMN显著大于快乐面孔,而对于高特质焦虑组,快乐和悲伤面孔所诱发的早期EMMN差异不显著。并且,高特质焦虑组的快乐面孔EMMN波幅显著大于低特质焦虑组。结果表明,人格特质是影响面部表情前注意加工的重要因素。不同于普通被试,高特质焦虑者在前注意阶段对快乐和悲伤面孔存在相类似的加工模式,可能难以有效区分快乐和悲伤情绪面孔。

摘要： 抑郁症是一种严重影响生活质量的精神疾病,会伴随面部表情和行为的变化。目前的抑郁症诊断评估主要依赖于自我报告和医师观察,存在主观误差,缺乏客观有效的自动化抑郁症检测方法。面部表情可呈现重要的非语言信息,研究人员开始通过面部特征来辅助识别和诊断抑郁症。而机器学习作为人工智能的核心,在图像特征提取和分类方面有着突出的优势。该文以IEEE Xplore数据库为数据来源,梳理了2016—2021年基于机器学习的抑郁症患者面部特征研究,并对未来研究方向进行展望,以期为日后抑郁症临床智能化诊断和跟踪提供参考。

摘要： 目的:通过评价两种不同的形式来检查帕金森患者的情感识别能力:面部表情和韵律识别。方法：选择13名帕金森患者，所有患者均接受药物治疗，他们的Hoehn和Yahr分级为3或4级。13名健康老年人作为实验对照组。结果:与对照组进行比较，帕金森患者在辨别面部表情和韵律识别能力均显著下降(p＜0.01)。在面部和韵律识别之间观察到了中度的相关关系(r=0.46,p＜0.11)。讨论:帕金森患者显示出对于面部和韵律识别能力的降低。然而，对于情感的识别，只是在面部表情方面发现的差异。因此，本研究结果支持在面部表情和韵律对于情感识别的处理上具有差异。

摘要： 在课堂教学中,学生在上课时的学习状态决定了学习效果,而教师无法观察到每个学生实时的课堂状态.本文介绍了利用学生面部表情的课堂教学效果分析技术,实时分析学生上课过程中的情绪变化,从而获得学生的课堂状态,并将分析结果实时展现给教师,使得教师可以充分了解课堂教学效果.学生的课堂状态反馈给教师后，教师可实时了解学生的学习状态，因材施教，从而提高课堂教学的效率。目前基于深度学习的人脸检测、表情识别依然属于新兴领域，其算法在不断发展和优化中，每种算法都有其局限性，尚未完全成熟，仍有需要改善的地方。在今后的研究中将进一步结合各种算法的优缺点，不断改善技术方法，使得课堂教学效果的分析更为准确。

摘要： 针对传统的基于均匀采样提取面部表情特征点方法没有考虑面部不同区域对表情识别贡献大小的问题,提出了一种局部非均匀采样(LNUS)特征点和Gabor小波相结合的面部表情特征提取方法.该方法不仅提取了表情图像中局部关键特征点而且兼顾了整体信息,其利用主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)方法进行特征降维,最后用支持向量机(SVM)进行表情识别.实验结果表明:所提方法不仅识别率更高,而且对光照和姿态变化鲁棒性强,能实时控制智能轮椅的运动.

摘要： 为了在人机交互中使仿人机器人表情更加接近人类,基于仿人机器人嵌入式系统结构平台,利用嵌入式芯片控制舵机的方法,对多自由度仿人机器人面部表情进行了设计和实现.首先,通过嵌入的系统芯片对舵机进行控制,利用其转动角度和脉冲宽度之间的关系,达到舵机对相应面部自由度的控制;然后,系统采用分时复用和串并结合的方法,产生PWM波控制信号,使得在表情发生时各舵机达到同步进行的效果;最后,通过有限状态机构造情绪抑制模型,让机器人拥有一定的情绪抑制能力.经过大量的试验和仿真,验证了本系统具有较高的可行性.

摘要： 视频和音频两个模态的信息在交际过程中起着至关重要的作用，本研究关注的问题是情感表达中不同文化背景的听者对情感的感知(解码)与这两个模态(面部表情和情感声音)的关系。发音人为中国人，录制她的5个语句的7种情感(6种基本情感+中性情感)的音频和面部表情，制作三类刺激：只有音频信息(A-only)、只有面部视频信息(V-only)以及视频和音频同步信息(AV-Congruent)。听辨人为10名不会日语的中国人和10名不会汉语的日本人。对听辨结果分析发现，面部视频信息的加入有益于情感的感知，视频和音频信息在跨文化的情感解码中起着不同的作用，与情感的唤醒度arousal有密切的关系，相关距离空间分布模式说明听辨结果具有稳定性，跨文化的情感感知存在普遍的心理基础。

摘要： 非语言沟通是以人体语言(非词语性语言)作为载体，即通过人的目光、表情、举止、行为、动作和空间距离等来进行的人与人之间的信息传递与交往。由于非语言沟通具有较强的表现力和吸引力，又能跨越语言不通的障碍。所以掌握一些非语言沟通的知识对增加护患交流，减少医疗纠纷的发生能起到一定的积极作用。因此，本文从护士的仪容仪表、姿态、面部表情、目光的接触、触摸及距离六个方面探讨了进行非语言沟通时应注意的一些事项。

摘要： 目的:探讨了面部表情判别能力的发展特点以及该能力发展较成熟阶段时与述情障碍的关系. 方法:本实验通过对不同年龄学生对面部表情判别以及述情障碍的研究. 结果:①面部表情判别能力的发展较早,在小学至初中阶段趋于完善,具有显著的年龄差异性.②表情发展过程中男女差异不显著.③面部表情判别能力发展到较成熟阶段后,其判别受述情障碍影响,与个体情绪发展特点相关联. 结论:面部表情判别能力发展较早,从儿童初期(幼儿园)开始发展,到小学高年级～初中阶段已经相当完善.面部表情判别的发展过程中年龄段之间体现了显著地差异性.述情障碍对在面部表情判别发展完善的青年初期(高中～大学)的表情判别有影响.

摘要： 人的面型(面部)即是人的形态像征,也是人的思维、情绪的表型.面型美既往研究多为静态美型为主体,如额型、眶型、睑型、鼻型、唇型、颏型、颌型等的静态美的研究与实施.然而人类面型美不仅仅是单一的静态美,还包括重要的动态美.人类表情的表达中体现出动态美,即是在解剖静态美的基础上体现出功能上的动态美.如此才是完整的面型美或称美上加美.本文描写如下几个问题:1 人面部表情的表达类型，2 面部相关解剖结构，3 鼻唇沟的解剖学，4 笑与露龈笑的研究进展。

摘要： 目的：探讨了面部表情判别能力的发展特点以及该能力发展较成熟阶段时与述情障碍的关系。 方法：本实验通过对不同年龄学生对面部表情判别以及述情障碍的研究。 结果：①面部表情判别能力的发展较早，在小学至初中阶段趋于完善，具有显著的年龄差异性。②表情发展过程中男女差异不显著。③面部表情判别能力发展到较成熟阶段后，其判别受述情障碍影响，与个体情绪发展特点相关联。 结论：面部表情判别能力发展较早，从儿童初期(幼儿园)开始发展，到小学高年级～初中阶段已经相当完善。面部表情判别的发展过程中年龄段之间体现了显著地差异性。述情障碍对在面部表情判别发展完善的青年初期(高中～大学)的表情判别有影响。

摘要： 本文作者着重对人与犬信息沟通的必要性、意义、发展变化过程进行了阐述,并对人与犬的信息沟通方式进行了认真的探讨.

摘要： 本发明涉及一种基于表情强度标签分布的面部表情分析方法、装置与计算机可读介质。该方法对人脸图像序列进行自动编码生成表情强度标签，从表情序列中选取中性表情和非中性表情作为输入，采用卷积神经网络对输入数据进行训练得到表情识别模型，根据该表情识别模型输出的联合表情强度分布预测表情图像的类别及所属类别的强度。本发明能够获得表情强度标注的训练数据，从而提高表情识别的正确性和鲁棒性。

摘要： 本发明涉及一种通过面部表情调取表情图释的方法，该方法涉及到图像采集装置、与图像采集装置进行信息交互的表情识别模块、与表情识别模块进行信息交互的网络互动模块；所述的网络互动模块可管理代表不同面部表情的表情图释；所述的图像采集装置将图像信息转换成电信号发送给表情识别模块，表情识别模块根据图像信息识别出待测表情，网络互动模块根据该待测表情查找到对应的表情图释并将其显示。用户通过本发明的技术方案，能够快速、便捷的发出网络互动工具中的表情图释，特别地对于一些电脑娱乐爱好者，娱乐性更强。

摘要： 本发明提供一种化身面部表情生成系统及化身面部表情生成方法。在所述方法中，获取与用户的感测结果相关的用户数据。确定第一情绪配置及第二情绪配置。第一情绪配置及第二情绪配置分别在第一时间期间及第二时间期间得到维持。基于第一情绪配置及第二情绪配置确定过渡情绪配置，其中过渡情绪配置在第三时间期间得到维持。分别基于第一情绪配置、过渡情绪配置及第二情绪配置生成化身的面部表情。第三时间期间存在于第一时间期间与第二时间期间之间。因此，当遇到情绪变换时，化身上将呈现正常面部表情。

摘要： 提供一种识别对象和面部表情的方法以及训练面部表情的方法。面部表情识别设备基于讲话模型产生指示讲话与对象的每个部分之间的相关性水平的讲话图，基于面部表情模型提取与面部表情相关联的面部表情特征，并基于讲话图和面部表情特征识别对象的面部表情。面部表情训练设备训练讲话模型和面部表情模型。

摘要： 本申请提供了一种表情表征模型的训练方法、面部的表情表征方法及装置，涉及图像处理技术领域，缓解了现有的面部表情表征准确性较低的技术问题。该方法包括：确定样本集，其中，样本集中的每个样本包括样本图像和样本标签；利用样本集对待训练的表情表征模型进行训练，得到训练好的表情表征模型，其中，待训练的表情表征模型包括待训练的全脸表征子模型和训练好的身份表征子模型，训练好的表情表征模型包括训练好的全脸表征子模型和训练好的身份表征子模型，训练好的表情表征模型的输出基于训练好的全脸表征子模型的输出和训练好的身份表征子模型的输出之间的差值确定。

摘要： 本发明属于动画制作技术领域，公开了一种基于人脸表情识别的动画角色面部表情生成方法，包括以下步骤：S1，人脸数据集和动画数据集通过情绪识别网络识别人脸和动画角色表情，对人脸和动画数据图片进行匹配；S2，通过深度学习相同表情的人脸图片与角色骨骼参数之间的映射关系，获得动画训练网络；S3，针对视频每一帧的输入，利用网络动画训练网络输出骨骼参数结果；S5，对输入图片进行三维重构，获得角色的运动参数，结合人脸图片的几何信息，对骨骼参数进行优化。相应地，本发明还公开了一种基于人脸表情识别的动画角色面部表情生成系统。本发明通过对嘴部和眼睛等人脸几何特征进行更为精细的控制，提高观众对于角色情绪变化感知程度。

摘要： 本发明涉及一种基于表情强度标签分布的面部表情分析方法、装置与计算机可读介质。该方法对人脸图像序列进行自动编码生成表情强度标签，从表情序列中选取中性表情和非中性表情作为输入，采用卷积神经网络对输入数据进行训练得到表情识别模型，根据该表情识别模型输出的联合表情强度分布预测表情图像的类别及所属类别的强度。本发明能够获得表情强度标注的训练数据，从而提高表情识别的正确性和鲁棒性。

摘要： 本申请涉及一种基于面部表情编码系统的表情识别方法、系统及电子设备。所述方法包括：步骤a：采用人脸识别技术从图片或视频数据中提取人脸部分；步骤b：根据脸部动作编码系统对提取的人脸部分进行脸部动作编码识别；步骤c：将脸部动作编码识别结果输入表情分类网络进行分类，得到表情识别结果。本申请在表情识别中使用了面部肌肉编码系统，大幅提高了相似表情的分辨能力、对光照、姿态等的鲁棒性，大幅提高人类表情的识别准确率。

摘要： 本发明人工智能交互领域，仿人表情自动生成技术领域，具体涉及一种基于人类面部表情的分区要素化的表情动作生成方法。基于人类面部表情的分区要素化的表情动作生成方法，采集多个对象的面部表情各部分的运动数据，通过整理、特征分析、评价和要素抽取，建立面部综合表情动作要素数据库；根据外部输入的表达内心情感参数，取面部综合表情动作要素数据库中的表达内心情感参数对应的面部综合表情动作参数L；取面部综合表情动作参数L为最终面部表情参数R；将最终面部表情参数R用于控制目标模型运动，生成表情动作。本发明从根本上解决了人工智能与人交互、交流中的面部表情的逼真、灵活、丰富多彩和局限，实现人工智能与人的自然交互。

摘要： 本实用新型公开了一种多变式面部表情结构，包括面部表情图层和眼球变化装置，眼球变化装置包括透光眼球本体、设在透光眼球本体上的至少两种体现不同表情且不同颜色的透光眼球图案层和置于图案层后方一定距离的且可分别发出与眼球图案层对应颜色光的发光体；发光体与控制电路连接并由控制电路控制交替发光。本实用新型的多变式面部表情结构通过设在眼球本体上的两种以上不同颜色的透光眼球图案层和设在透光图案层后方一定距离的LED发光体，通过LED发光体发出的不同颜色的光来实现图案层交替显示，实现眼球转动或眨眼的效果，效果极佳。本实用新型结构简单、成本较低，可广泛应用于服装、手袋、果盘等需要装饰有面部表情变化的所有装饰物品。