Психология человека мимика: Некоторые подходы к исследованию мимики как эмоционального проявления Группа компаний ИНФРА-М — Эдиторум

Содержание

виды и их значение в общении, часто используемые эмоции

Содержание:

Основные определения
Психология мимики и жестов, виды и значение
Наклоны туловища
Положение туловища стоя
Положение рук
Жесты головы
Мимика лица
Рукопожатия
Личное пространство, зоны общения
Как распознать правду и ложь по человеку
Особенности заграничного языка мимики и жестов
Видео

Жизнь в обществе предполагает общение. Люди обмениваются информацией, делятся своими впечатлениями, спорят. Любой контакт людей предполагает не только вербальное общение, но и активное использование мимики и жестов. Если человек знает значения невербальных сигналов, ему легче понимать язык мимики.

Язык мимики

Основные определения

Интересно. Психологи пришли к выводу, что мимика, жесты, позы и интонации не просто позволяют лучше понимать суть сказанного, но и помогают сформировать общее впечатление о партнере по общению.

Жесты и мимика это в психологии самостоятельный раздел. Его основными понятиями являются:

Мимика в психологии – это выражение эмоционального состояния через улыбку, поднимание бровей, прищур глаз, сжатие челюстей.
Жесты в психологии общения – это телодвижения руками, головой, всем телом. В некоторых случаях жесты могут заменять слова.
Поза – это определенное положение тела в пространстве, которое индивид выбирает в зависимости от своего комфорта, ситуации разговора, эмоционального состояния.
Физиогномика – это умение распознавать индивидуальные особенности собеседника по его чертам лица, жестам, мимике. Специалисты способны определять по выражению лица не только психологические особенности личности, но и состояние его здоровья.

Важно! Мимика и жесты играют важную роль в межличностных отношениях. Если мужчины и женщины могут частично контролировать свои жесты, то ребенку это еще недоступно, поэтому малыши не умеют обманывать.

Психология мимики и жестов, виды и значение

Низкая самооценка у человека с точки зрения психологии

Мимика лица психология жестов насчитывает множество описаний того, что они обозначают. Положение тела и рук в пространстве во время общения, особенности рукопожатий, движений головой и мимики – это часто используемые эмоции жесты и люди наблюдают их в процессе межличностного общения каждый день.

Наклоны туловища

Внимание! В межличностном общении наклон туловища – это всегда телесная реакция на сигнал от мозга. Так мозг подает импульс о необходимости обезопасить себя. Поэтому такие реакции не могут быть наигранными.

Положение туловища стоя

Если люди общаются стоя, то можно заметить многократные изменения положения туловища собеседников. Когда человек сидит, облокотившись на спинку стула или кресла, его корпус не подает столько невербальных сигналов.

Если слова собеседника вызывают у человека неподдельный интерес, он будет время от времени наклоняться вперед, опасаясь пропустить что-то важное. Когда человек рассказывает о своих успехах, он непроизвольно расправляет плечи, и его туловище прогибается вперед.

Горд собой

Находясь в большой компании, человек бессознательно наклоняет туловище в сторону того, кто ему наиболее симпатичен. Если он оказался в незнакомой компании или чувствует прохладное к себе отношение со стороны большинства присутствующих, его туловище будет сжиматься (он будет втягивать голову в плечи, сутулиться) – ему хочется стать меньше, незаметнее. Так организм старается защитить себя от потенциальной угрозы.

Положение рук

Если человек скрестил руки на груди, это говорит о его потребности в сохранении своей энергии. Эта поза будет называться закрытой. Психологическая наука говорит о том, что, оказавшись в незнакомом месте, человек чувствует себя неуютно, поэтому обхватывает плечи руками. Кроме того, скрещивание рук на груди является признаком негативного отношения к собеседнику или сомнения.

Внимание! Использование этого жеста может быть признаком обмана. Если обманывает взрослый, схема использования данного жеста может быть стертой: потирание запястья, прижимание к груди книги.

О враждебности или разочаровании говорит вид сцепленных в замок пальцев рук. При этом степень выраженности негативных чувств напрямую связана с тем, насколько высоко расположены сцепленные кисти рук. Кроме того, если человеку есть, что скрывать, то во время общения он может держать руки глубоко в карманах.

Когда человек чем-то обеспокоен, старается сдерживать одолевающую его бурю чувств, он обхватывает одной рукой предплечье или запястье другой руки за спиной. Пряча руки, индивид старается спрятать стресс.

Жесты головы

Мимический кивок головой расценивается как альтернатива положительному ответу. Покачивание головой означает несогласие и отрицательный ответ.

Внимание! Вербальный ответ может не соответствовать движениям головы. Если человек соглашается с собеседником, но при этом покачивает головой из стороны в сторону, верить нужно не словам, а невербалике.

Мимика лица

Мимика лица, психология эмоций, настроение тесно взаимосвязаны. Наблюдение за изменением выражения лица в процессе разговора позволяет понять, как партнер относится к беседе.

Дополнительная информация. Человек может сдержать смех или слезы, то есть скрыть от окружающих радость или обиду, разочарование. Но вот контролировать движения бровей люди не могут, поэтому скрыть удивление, страх или злость не удается.

Страх

Рукопожатия

В России рукопожатие используется при встрече в качестве приветствия, при завершении общения – в качестве прощания. Также этот жест используется в официально-деловой сфере при поздравлении с тем или иным профессиональным достижением.

У обладателя сильной воли рукопожатие крепкое, руку для этого действия он подает ладонью вниз. Неуверенные люди используют вялое рукопожатие, подавая руку ладонью вверх. Слабое рукопожатие говорит о том, что собеседник старается держать дистанцию в отношениях.

Личное пространство, зоны общения

Какое бывает настроение у человека — виды в психологии

Чтобы чувствовать себя комфортно и свободно использовать жесты, необходимо личное пространство. На вторжение в личное пространство все люди реагируют по-разному. Тревожные люди стремятся сохранять большую дистанцию в общении. Уверенные в себе индивиды меньше заботятся о защите личного пространства. Агрессивные люди постоянно стараются расширять личную зону: их жесты размашисты, а позы такие, чтобы занять максимум места.

Психологами были высчитаны оптимальные зоны для разных видов межличностного общения:

Интимная зона, которая предполагает телесный контакт. Ее расстояние от 15 до 45 см. На такой дистанции находятся только самые близкие люди.
Персональная зона равна 75-120 см. Она используется в повседневном общении с товарищами.
Социальная зона – от 120 до 360 см. На таком уровне осуществляется официально-деловое общение.
Публичная зона нужна для лекций. Ее уровень равен 3,5-7,5 м.

Как распознать правду и ложь по человеку

Фиолетовый цвет в психологии человека — что означает, кому нравится

Распознать искренность человека или его обман по мимике и жестам довольно просто:

Когда люди говорят правду, они смотрят в глаза собеседнику, их ладони открыты и находятся на виду. Человек поворачивается всем корпусом к собеседнику, ступни его ног также направлены в сторону партнера по общению. Темп его речи спокойный, ровный.

Если человек обманывает, он будет избегать контакта глаз. В ходе разговора будет отворачиваться от собеседника, касаться лица (поправлять очки, трогать нос, прикрывать рукой рот). Речь его будет сбивчивой.

Интересно. Маленькие дети, когда обманывают, закрывают руками рот, потому что знают, что врать нехорошо. Взрослые обладают большим контролем над своим телом, поэтому желание остановить поток лживых речей у них проявляется в стертом виде: прикосновениях к различным участкам лица.

Обманывает

Особенности заграничного языка мимики и жестов

За границей язык мимики и жестов, понятный жителям России, трансформируется и видоизменяется. Планируя поездку в ту или иную страну, нужно обязательно изучать значение невербальных сигналов в этом государстве, так как одни и те же жесты в разных странах могут трактоваться по-разному.

Так, например, объятия и поцелуи при встрече в Англии расцениваются как вульгарное поведение. Постукивая себя пальцем по носу, англичанин акцентирует внимание на том, что его слова являются секретной информацией. Сжатый кулак с поднятым вверх указательным пальцем в Англии считается оскорбительным жестом.

Если в Голландии человек в процессе разговора крутит пальцем у виска, он подчеркивает остроумие собеседника. Потирая спинку носа, голландец говорит о жадности.

Свое восхищение чем-либо французы выражают посредством воздушного поцелуя. Если француз оттягивает указательным пальцем вниз нижнее веко, он выражает сомнение в словах собеседника. Недоверие к человеку во Франции выражают потиранием спинки носа.

Таким образом, в психологии общения мимика и жесты человека играют важную роль. Они делают общение интересным, помогают отличить правду ото лжи. Знание языка мимики и жестов других стран позволит избежать неловких ситуаций в общении с иностранцами.

Общение с иностранцами

Видео

Автор:

Aннa Kyлинич

Что на самом деле говорит о человеке его мимика

26 сентября, 16:51

Мимика – что это? Рудимент, доставшийся нам от предков, или же эффективный способ общения? И как человек учится различным выражениям лица? Пришло время поговорить о загадках мимики.

Что такое мимика

Видео дня

Согласно медицинской энциклопедии, мимика – это «отвечающие различным психическим состояниям выразительные движения мышц лица». Но что же кроется за этой витиеватой формулировкой?

Мимика человека – уникальное явление. Почти у всех животных морда не имеет большого количества специфических выражений эмоций, к примеру, даже у шимпанзе, наиболее близкому по строению к людям животного, мимических выражений всего восемь.

У человека же количество лицевых экспрессий не поддается точному счету и зависит от культурного багажа и качеств каждой конкретной личности. Удивление, страх, гнев, радость, улыбка, подмигивание – все это человек может делать с помощью мимики. Однако в разных культурах и странах выражения лица могут толковаться по-разному. Без мимики человек не смог бы социализироваться, так как невербальное общение играет огромную роль в повседневной коммуникации.

«Когда шимпанзе сравнительно низкого ранга выражает подчинение по отношению к шимпанзе более высокого ранга, он использует мимику, напоминающую улыбающегося/смеющегося человека».

Виды мимики

Мимику изучал еще знаменитый Леонардо да Винчи, впервые связавший стабильные лицевые экспрессии с движениями мускулатуры лица, наблюдая за пожилыми людьми, чьи морщины ясно показывали частотность повторений одних и тех же мимических выражений. Однако лишь спустя сотни лет исследованиям мимики удалось очиститься и обособиться от доминирующей научной доктрины физиогномики, якобы объясняющей характер человека по его чертам лица. В начале XX века русский ученый И.А. Сикорский составляет актуальную до сих пор классификацию лицевых экспрессий: мышц вокруг глаз отвечают за выражение умственных явлений, вокруг рта – за экспрессию актов воли, а чувство выражают все мышцы лица.

Помимо неосознаваемой мимики, которая усваивается человеком при взаимодействии с другими людьми, существуют также осознаваемая – к примеру, намеренно натренированные выражения лиц актеров, и ложная – когда с помощью неких лицевых экспрессий человек пытается ввести в заблуждение своего собеседника.

Эволюционная необходимость мимики

Раз мимика до сих пор остается нужной человеку, это значит, что в прошлом она способствовала его выживанию как вида. Чарльз Дарвин одним из первых заинтересовался, каким эволюционным значением обладает мимика человека. Ученый считал, что все эмоции имели приспособительное значение, а, значит, мимика была внешней стороной эмоций, чрезвычайно важной для социального взаимодействия.

Иными словами, по Дарвину, лицевые экспрессии – это просто рудименты тех движений, что были нужны для выживания нашим предкам. В дальнейшем наука пересмотрела эту теорию, и критиковала ее: к примеру, немецкий анатом конца XIX века Теодор Пидерит считал, что мускулы лица облегчают эмоциональные стрессы и способствуют правильному восприятию. К примеру, когда нам нужно что-то внимательно осмотреть, мы шире открываем глаза – что полезно и с точки зрения необходимости лучше что-то увидеть. Затем эти движения стали также и социально значимыми: широко открывая глаза мы показываем собеседнику, что внимательны к нему.

В дальнейшем исследователи уделяли много внимания проблеме формирования базовых лицевых выражений. В 2011 году ученым удалось открыть, что мимика человека возникает задолго до его рождения. Во время пребывания в утробе матери ребенок уже способен двигать лицевыми мышцами, улыбаться, удивленно поднимать брови или хмуриться.

Невербальное общение

Игроки в покер часто используют особый прием – скрывают эмоции под непроницаемой маской отстраненного выражения лица, защищающей от лишних выводов противника. Скрыть свои эмоции и не показать мимику – вот важнейшие цели карточных игроков.

Однако обычные люди не могут контролировать свою мимику круглосуточно, и эмоции выдают многое из того, что нам хотелось бы скрыть. Выражения наших лиц, а также жесты, особенности походки и некоторые другие свойства человека принято называть составляющими невербального общения, коммуникации, которая происходит без слов. Некоторые ученые считают, что до 90% всей информации, которую считывает человеческий мозг при общении, является невербальной. С помощью мимики можно многое узнать о человеке: когда мы знакомимся с людьми, мы оцениваем их не только по одежке, но и по мимике.

Основные мимические выражения знакомы нам с детства: человек показывает удивление, приоткрывая рот и поднимая брови, а страх – растягивая губы с опущенными вниз уголками. Гнев выражается с помощью широко открытых прищуренных глаз и сжатых зубов, счастье – спокойным взглядом и приподнятыми уголками губ. Как мы видим, по мимике человека можно увидеть не только какой-то конкретный аффект, улыбку, смех или гримасу боли, но и глубокое эмоциональное переживание.

Правила лжи

Однако именно разбору мелких и, казалось бы, незначительных мимических движений и жестов посвящены многие психологические исследования, направленные на изучение феномена лжи. Психологи подтверждают существование некоторых общих моментов, возможно, являющихся подтверждением нечестности говорящего: человек может часто беспричинно, нервно показывать какое-то выражение лица, а его взгляд может бегать. Чрезмерная сосредоточенность, неестественность, также может навести на мысли о лжи: в таких случаях улыбка человека бывает несимметричной и натянутой, а мышцы вокруг глаз во время ложной улыбки не напрягаются. Общее напряжение всех лицевых мышц, каменное лицо, также может выдавать лгуна.

Особенным выразителем мимики является взгляд человека – и с помощью анализа движений глаз можно многое сказать о его характере. Если человек часто моргает, а его зрачки беспричинно расширяются – он, скорее всего, врет. Также важны микродвижения глаз, которые человек не контролируют: взгляд налево означает обработку информации, а направо – конструирование. Так что если ваш собеседник постоянно во время разговора косится направо – можно заподозрить неладное.

Однако психологи просят не торопиться с выводами – для анализа «лживых» мимических выражений нужно сравнить их с типичными для конкретного человека. Запоминая все внешние признаки, стоит помнить, что мимика зависит не только от внутренних интенций человека, но и от окружающей среды, как природной, так и общественной. Может быть, нетипичное выражение лица было позаимствовано собеседником у харизматичного приятеля, а нервное подергивание глазами – только поиск нужного человека в толпе.

Сообщение Что на самом деле говорит о человеке его мимика появились сначала на Умная.

Чарльз Дарвин, Леонардо да Винчи

Искусственный интеллект неправильно интерпретирует человеческие эмоции

Ирэн Суосало

Технологии

Нет убедительных доказательств того, что выражения лица раскрывают чувства человека. Но крупные технологические компании хотят, чтобы вы верили в обратное.

Автор: Кейт Кроуфорд . было 1967, и Экман слышал, что народ форе с Окапы был настолько изолирован от всего мира, что они были бы его идеальными подопытными.

Как и западные исследователи до него, Экман приехал в Папуа-Новую Гвинею, чтобы получить данные от местного населения. Он собирал доказательства, подтверждающие спорную гипотезу: все люди демонстрируют небольшое количество универсальных эмоций или аффектов, которые являются врожденными и одинаковыми во всем мире. На протяжении более полувека это утверждение остается спорным среди психологов, антропологов и технологов. Тем не менее, он стал отправной точкой для растущего рынка, стоимость которого к 2024 году оценивается в 56 миллиардов долларов. Это история о том, как распознавание эмоций стало частью индустрии искусственного интеллекта, и о связанных с этим проблемах.

Когда Экман прибыл в тропики Окапы, он провел эксперименты, чтобы выяснить, как форе распознают эмоции. Поскольку у форе были минимальные контакты с жителями Запада и средствами массовой информации, Экман предположил, что их признание и демонстрация основных выражений докажет, что такие выражения были универсальными. Его метод был прост. Он показывал им карточки с выражением лица и смотрел, описывают ли они эмоцию так же, как он. По словам самого Экмана, «все, что я делал, это показывал забавные картинки». Но у Экмана не было опыта ни в истории, ни в языке, ни в культуре, ни в политике. Его попытки провести свои эксперименты с флэш-картами с помощью переводчиков потерпели неудачу; он и его испытуемые были измотаны процессом, который он описал как выдергивание зубов. Экман уехал из Папуа-Новой Гвинеи, разочарованный своей первой попыткой кросс-культурного исследования выражения эмоций. Но это будет только начало.

Эта статья взята из недавней книги Кроуфорда.

Сегодня инструменты распознавания аффектов можно найти в системах национальной безопасности и в аэропортах, в образованиях и стартапах по найму, в программном обеспечении, предназначенном для выявления психических заболеваний, и в полицейских программах, которые утверждают, что предсказывают насилие. Утверждение, что внутреннее состояние человека можно точно оценить, анализируя его лицо, основано на сомнительных доказательствах. Систематический обзор научной литературы о выводе эмоций из движений лица в 2019 году, проведенный психологом и нейробиологом Лизой Фельдман Барретт, показал, что нет надежных доказательств того, что таким образом можно точно предсказать чье-то эмоциональное состояние. «Невозможно уверенно сделать вывод о счастье по улыбке, гневе по хмурому взгляду или печали по хмурому взгляду, как это пытаются сделать многие современные технологии, применяя то, что ошибочно считают научными фактами», — заключает исследование. Так почему же идея о том, что существует небольшой набор универсальных эмоций, легко интерпретируемых по лицу человека, стала настолько популярной в области ИИ?

Чтобы понять это, необходимо проследить сложную историю и мотивы развития этих идей задолго до того, как инструменты обнаружения эмоций ИИ были встроены в инфраструктуру повседневной жизни.

Идея автоматического распознавания эмоций столь же привлекательна, сколь и прибыльна. Технологические компании зафиксировали огромные объемы поверхностных изображений человеческого выражения, включая миллиарды селфи в Instagram, портреты Pinterest, видео TikTok и фотографии Flickr. Подобно распознаванию лиц, распознавание эмоций стало частью базовой инфраструктуры многих платформ, от крупнейших технологических компаний до небольших стартапов.

В то время как распознавание лиц пытается идентифицировать конкретного человека, распознавание аффектов направлено на обнаружение и классификацию эмоций путем анализа любого лица. Эти системы уже влияют на то, как ведут себя люди и как действуют социальные институты, несмотря на отсутствие существенных научных доказательств того, что они работают. В настоящее время широко используются автоматизированные системы обнаружения аффектов, особенно при приеме на работу. Компания по найму ИИ HireVue, среди клиентов которой есть Goldman Sachs, Intel и Unilever, использует машинное обучение, чтобы делать выводы о том, подходят ли люди для работы. В 2014 году компания запустила свою систему искусственного интеллекта для извлечения микровыражений, тона голоса и других переменных из видеособеседований, которые она использовала для сравнения кандидатов на работу с лучшими работниками компании. После серьезной критики со стороны ученых и групп по защите гражданских прав в 2021 году он отказался от анализа лица, но сохранил тон голоса в качестве критерия оценки. В январе 2016 года Apple приобрела стартап Emotient, который утверждал, что создал программное обеспечение, способное распознавать эмоции по изображениям лиц. Возможно, самым крупным из этих стартапов является Affectiva, компания, базирующаяся в Бостоне, возникшая в результате академической работы, проделанной в Массачусетском технологическом институте.

Affectiva разработала множество приложений, связанных с эмоциями, в основном с использованием методов глубокого обучения. Эти подходы включают обнаружение отвлеченных и «рискованных» водителей на дорогах и измерение эмоциональной реакции потребителей на рекламу. Компания создала то, что она называет крупнейшей в мире базой данных эмоций, состоящей из выражений более 10 миллионов человек из 87 стран. Его монументальная коллекция видео была размечена вручную краудворкерами, базирующимися в основном в Каире.

За пределами сектора стартапов гиганты искусственного интеллекта, такие как Amazon, Microsoft и IBM, разработали системы для обнаружения эмоций. Microsoft предлагает обнаружение воспринимаемых эмоций в своем Face API, определяя «гнев, презрение, отвращение, страх, счастье, нейтральность, печаль и удивление», в то время как инструмент Amazon Rekognition аналогичным образом заявляет, что он может идентифицировать то, что он характеризует как «все семь эмоций» и «измерить, как эти вещи меняются со временем, например, построить временную шкалу эмоций актера».

Системы распознавания эмоций имеют схожий набор чертежей и основополагающих предположений: существует небольшое количество различных и универсальных эмоциональных категорий, что мы невольно проявляем эти эмоции на наших лицах и что они могут быть обнаружены машинами. Эти символы веры настолько приняты в некоторых областях, что может показаться странным даже замечать их, не говоря уже о том, чтобы подвергать их сомнению. Но если мы посмотрим, как эмоции стали классифицироваться — аккуратно упорядочены и помечены, — мы увидим, что вопросы поджидают нас на каждом углу.

Исследование Экмана началось со счастливой встречи с Сильваном Томкинсом, в то время признанным психологом в Принстоне, опубликовавшим в 1962 году первый том своего великого труда « Affect Imagery Consciousness ». Работа Томкинса по аффектам оказала огромное влияние на Экмана. который посвятил большую часть своей карьеры изучению его последствий. Один аспект, в частности, сыграл огромную роль: идея о том, что если аффекты представляют собой врожденный набор эволюционных реакций, они должны быть универсальными и, следовательно, узнаваемыми в разных культурах. Это стремление к универсальности имеет важное значение для того, почему эта теория сегодня широко применяется в системах распознавания эмоций ИИ. Теорию можно было применять везде, упрощение сложности легко воспроизводилось в масштабе.

Во введении к Сознание образов аффектов Томкинс сформулировал свою теорию биологически обоснованных универсальных аффектов как теорию острого кризиса человеческого суверенитета. Он бросал вызов развитию бихевиоризма и психоанализа, двух школ мысли, которые, как он считал, рассматривали сознание как простой побочный продукт, служащий другим силам. Он отметил, что человеческое сознание «снова и снова подвергалось сомнению и уменьшению, сначала Коперником», который вытеснил человека из центра вселенной, «затем Дарвином», чья теория эволюции разрушила представление о том, что люди были созданы по образу и подобию человека. христианского Бога — «и прежде всего Фрейдом», — который децентрировал человеческое сознание и разум как движущие силы наших мотивов. Томкинс продолжил: «Парадокс максимального контроля над природой и минимального контроля над человеческой природой отчасти является производным от пренебрежения ролью сознания как механизма управления». Проще говоря, сознание мало говорит нам о том, почему мы чувствуем и действуем именно так, а не иначе. Это ключевое утверждение для всех видов более поздних применений теории аффектов, которые подчеркивают неспособность людей распознавать как чувства, так и выражение аффектов. Если мы, люди, неспособны по-настоящему определить, что мы чувствуем, то, возможно, системы ИИ могут сделать это за нас?

Теория аффектов Томкинса была его способом решения проблемы человеческой мотивации. Он утверждал, что мотивация регулируется двумя системами: аффектами и влечениями. Томкинс предположил, что побуждения, как правило, тесно связаны с неотложными биологическими потребностями, такими как голод и жажда. Они инструментальны; боль от голода можно облегчить едой. Но основной системой, управляющей человеческой мотивацией и поведением, является система аффектов, включающая положительные и отрицательные чувства. Аффекты, играющие важнейшую роль в мотивации человека, усиливают сигналы влечений, но они гораздо сложнее. Например, трудно установить точные причины, которые заставляют ребенка плакать, выражая аффект дистресс-тоски.

Откуда мы можем знать что-либо о системе, в которой связи между причиной и следствием, стимулом и реакцией настолько неопределенны и неопределенны? Томкинс предложил ответ: «Первичное влияет на . . . кажутся врожденно связанными один к одному с системой органов, которая необычайно видима», а именно с лицом. Он нашел прецеденты такого акцента на выражении лица в двух работах, опубликованных в XIX веке: «» Чарльза Дарвина «Выражение эмоций у человека и животных».0021 от 1872 года и малоизвестный том французского невролога Гийома-Бенжамина-Аманда Дюшенна де Булонь от 1862 года. «Аффекты, — полагал Томкинс, — представляют собой наборы мышечных, сосудистых и железистых реакций, расположенных на лице, а также широко распространенных по всему телу, которые генерируют сенсорную обратную связь. . . Эти организованные наборы ответов запускаются в подкорковых центрах, где хранятся определенные «программы» для каждого отдельного аффекта» — очень раннее использование вычислительной метафоры для человеческой системы. Но Томкинс признал, что интерпретация аффективных проявлений зависит от индивидуальных, социальных и культурных факторов. Он признал, что в разных обществах существовали очень разные «диалекты» мимики. Даже родоначальник исследования аффектов предположил, что интерпретация выражений лица зависит от социального и культурного контекста.

Учитывая культурную изменчивость выражений лица, их использование для обучения систем машинного обучения неизбежно привело бы к смешению всевозможных контекстов, сигналов и ожиданий. Проблема для Экмана, а позже и для области компьютерного зрения, заключалась в том, как примирить эти противоречия.

В середине 1960-х в дверь Экмана постучала возможность в виде крупного гранта от того, что сейчас называется Агентством перспективных оборонных исследовательских проектов (DARPA), исследовательского подразделения Министерства обороны. Значительная финансовая поддержка DARPA позволила Экману начать свои первые исследования, чтобы доказать универсальность выражения лица. В целом, эти исследования следовали плану, который был скопирован в ранних лабораториях искусственного интеллекта. Он в значительной степени воспроизвел методы Томкинса, даже используя фотографии Томкинса для испытуемых из Чили, Аргентины, Бразилии, США и Японии. Испытуемым были представлены фотографии позированных выражений лица, выбранных дизайнерами как иллюстрирующие или выражающие особенно «чистый» аффект, такой как страх, удивление, гнев, счастье, печаль и отвращение. Затем испытуемых просили выбрать одну из этих категорий аффектов и отметить поставленное изображение. Анализ измерял степень, в которой ярлыки, выбранные субъектами, коррелировали с ярлыками, выбранными дизайнерами.

С самого начала у методологии были проблемы. Формат ответа Экмана с принудительным выбором позже подвергнется критике за то, что он предупреждал испытуемых о связях, которые дизайнеры уже установили между выражением лица и эмоциями. Кроме того, тот факт, что эти эмоции были сфальсифицированы, вызывает вопросы о достоверности результатов.

Идея о том, что внутренние состояния можно надежно вывести из внешних признаков, имеет долгую историю. Частично это происходит из истории физиогномики, которая основывалась на изучении черт лица человека для определения его характера. Аристотель считал, что «о характере человека можно судить по его внешнему виду. . . ибо предполагалось, что тело и душа воздействуют вместе». Греки также использовали физиогномику как раннюю форму расовой классификации, применительно к «самому роду человека, разделяя его на расы, поскольку они различаются по внешнему виду и характеру (например, египтяне, фракийцы и скифы)».

Физиогномика в западной культуре достигла апогея в 18 и 19 веках, когда она рассматривалась как часть анатомических наук. Ключевой фигурой в этой традиции был швейцарский пастор Иоганн Каспар Лафатер, написавший «Очерков физиогномики: во имя распространения знаний и любви к человечеству» , первоначально опубликованных на немецком языке в 1789 году. Лафатер использовал подходы физиогномики и смешал их с новейшие научные знания. Он считал, что структура костей является основной связью между внешним видом и типом характера. Если выражение лица было мимолетным, черепа, казалось, давали более надежный материал для физиогномических выводов. Измерение черепа было популярным методом в науке о расах и использовалось для поддержки национализма, превосходства белых и ксенофобии. Эта работа была печально известна на протяжении 19 века.века такими френологами, как Франц Йозеф Галль и Иоганн Гаспар Шпурцхейм, а также в научной криминологии благодаря работе Чезаре Ломброзо.

Но именно французский невролог Дюшенн, которого Экман назвал «удивительно одаренным наблюдателем», систематизировал использование фотографии и других технических средств при изучении человеческих лиц. В Mécanisme de la physionomie humaine Дюшенн заложил важные основы как для Дарвина, так и для Экмана, соединив старые идеи физиогномики и френологии с более современными исследованиями в области физиологии и психологии. Он заменил расплывчатые утверждения о характере более ограниченным исследованием выражения и внутренних психических и эмоциональных состояний.

Дюшенн работала в Париже в приюте Сальпетриер, в котором находилось до 5000 человек с широким спектром психических заболеваний и неврологических заболеваний. Некоторые станут его объектами мучительных экспериментов, что является частью давней традиции медицинских и технологических экспериментов над наиболее уязвимыми, теми, кто не может отказаться. Дюшенн, малоизвестный в научном сообществе, решил разработать технику электрошока для стимуляции изолированных движений мышц лица. Его целью было построить более полное анатомическое и физиологическое понимание лица. Дюшенн использовал эти методы, чтобы соединить новую психологическую науку с гораздо более старым изучением физиогномических знаков или страстей. Он полагался на последние достижения в области фотографии, такие как обработка коллодием, которая позволила сократить время экспозиции, позволив Дюшенну заморозить мимолетные движения мышц и выражения лица на изображениях.

Даже на этих ранних стадиях лица никогда не были естественными или социальными человеческими выражениями, а были симуляциями, созданными грубым приложением электричества к мышцам. Как бы то ни было, Дюшенн считал, что использование фотографии и других технических систем превратит хлипкую репрезентацию во что-то объективное и доказательное, более подходящее для научных исследований. Дарвин похвалил «великолепные фотографии» Дюшенна и включил репродукции в свои работы.

Таблички из Mécanisme de la physionomie humaine . (Национальная медицинская библиотека США)
Экман вслед за Дюшенном поместил фотографию в центр своей экспериментальной практики. Он считал, что замедленная съемка важна для его подхода, потому что многие выражения лица действуют за пределами человеческого восприятия. Цель состояла в том, чтобы найти так называемые микровыражения — крошечные движения мышц лица.
Одним из амбициозных планов Экмана в его ранних исследованиях было систематизировать систему обнаружения и анализа выражений лица. В 1971, он опубликовал описание того, что он назвал Техникой подсчета лицевых аффектов (FAST).
Основываясь на постановочных фотографиях, подход использовал шесть основных эмоциональных типов, в значительной степени основанных на интуиции Экмана. Но вскоре FAST столкнулся с проблемами, когда другие ученые столкнулись с выражениями лица, не входящими в его типологию. Поэтому Экман решил обосновать свой следующий измерительный инструмент лицевой мускулатурой, возвращаясь к первоначальным исследованиям электрошока Дюшенна. Экман определил примерно 40 различных мышечных сокращений на лице и назвал основные компоненты каждого выражения лица «единицей действия». После некоторого тестирования и проверки Экман и Уоллес Фризен опубликовали Систему кодирования лицевых движений (FACS) в 1919 году.78; обновленные издания продолжают широко использоваться.
Несмотря на финансовый успех, FACS был очень трудоемким в использовании. Экман писал, что на обучение пользователей методологии FACS уходило от 75 до 100 часов, а на то, чтобы оценить одну минуту видеозаписи лица, требовался час. Эта задача представила именно тот тип возможностей, которые развивающаяся область компьютерного зрения жаждала использовать.
По мере того, как работа по использованию компьютеров для распознавания аффектов начала обретать форму, исследователи осознали необходимость в наборе стандартизированных изображений для экспериментов. А 1992 В отчете Национального научного фонда, написанном в соавторстве с Экманом, рекомендуется, чтобы «легкодоступная мультимедийная база данных, совместно используемая разнообразным сообществом исследователей лиц, была бы важным ресурсом для решения и расширения проблем, связанных с пониманием лиц». В течение года Министерство обороны начало финансировать программу по сбору фотографий лиц. К концу десятилетия исследователи машинного обучения начали собирать, маркировать и публиковать наборы данных, которые лежат в основе большей части сегодняшних исследований в области машинного обучения. Академические лаборатории и компании работали над параллельными проектами, создавая множество баз данных фотографий. Например, исследователи из лаборатории в Швеции создали Karolinska Directed Emotional Faces. Эта база данных содержит изображения людей, изображающих постановочные эмоциональные выражения, соответствующие категориям Экмана. Они придали своим лицам формы, соответствующие шести основным эмоциональным состояниям: радости, гневу, отвращению, печали, удивлению и страху. Глядя на эти тренировочные комплекты, трудно не ощутить пантомиму: невероятный сюрприз! Обильная радость! Парализующий страх! Эти предметы буквально вызывают машиночитаемые эмоции.
Выражения лица из набора данных Кон-Канаде: радость, гнев, отвращение, печаль, удивление и страх. (С любезного разрешения Джеффри Кона)
По мере роста масштабов и сложности области, типы фотографий, используемых для распознавания, также росли. Исследователи начали использовать систему FACS для маркировки данных, полученных не из позированных выражений, а скорее из спонтанных выражений лица, иногда собранных вне лабораторных условий. Работы Экмана оказали глубокое и широкое влияние. Нью-Йорк Таймс назвал Экмана «самым известным в мире читателем лица», а Time назвал его одним из 100 самых влиятельных людей в мире. В конечном итоге он консультировался с такими разрозненными клиентами, как Далай-лама, ФБР, ЦРУ, Секретная служба и анимационная студия Pixar, которые хотели создать более реалистичные изображения мультяшных лиц. Его идеи стали частью популярной культуры и вошли в бестселлеры, такие как « Blink » Малкольма Гладуэлла и телевизионную драму «, обмани меня 9».0021 , в котором Экман был консультантом по роли главного героя, по-видимому, основанный на нем.
Его бизнес процветал: Экман продавал методы обнаружения обмана таким агентствам, как Управление транспортной безопасности, которое использовало их для разработки программы проверки пассажиров с помощью методов наблюдения (SPOT). SPOT использовался для отслеживания выражений лиц авиапассажиров после терактов 11 сентября в попытке «автоматического» обнаружения террористов. В системе используется набор из 94 критерия, все из которых якобы являются признаками стресса, страха или обмана. Но поиск этих ответов означает, что некоторые группы сразу же оказываются в невыгодном положении. Любой, кто испытывает стресс, чувствует себя некомфортно на допросе или имеет негативный опыт общения с полицией и пограничниками, может получить более высокий балл. Это создает свои собственные формы расового профилирования. Программа SPOT подверглась критике со стороны Счетной палаты правительства и групп по защите гражданских свобод за ее расовую предвзятость и отсутствие научной методологии. Несмотря на свои 9 долларов00 миллионов ценник, нет никаких доказательств того, что это привело к явным успехам.
По мере того, как росла слава Экмана, рос и скептицизм в отношении его работ, а критика появлялась из самых разных областей. Одним из первых критиков была культурная антрополог Маргарет Мид, которая обсуждала с Экманом вопрос об универсальности эмоций в конце 1960-х годов. Мида не убедила вера Экмана в универсальные биологические детерминанты поведения, которые существуют отдельно от строго обусловленных культурных факторов.
На протяжении десятилетий к хору присоединялись ученые из разных областей. В последние годы психологи Джеймс Рассел и Хосе-Мигель Фернандес-Долс показали, что самые основные аспекты науки остаются неопределенными. Возможно, самым выдающимся критиком теории Экмана является историк науки Рут Лейс, которая видит фундаментальную замкнутость в методе Экмана. Предполагалось, что постановочные или смоделированные фотографии, которые он использовал, выражают набор основных аффективных состояний, которые, как писал Лейс, «уже свободны от культурного влияния». Затем эти фотографии использовались для выявления ярлыков у разных групп населения, чтобы продемонстрировать универсальность выражений лица. Психолог и нейробиолог Лиза Фельдман Барретт прямо говорит об этом: «Компании могут говорить все, что хотят, но данные ясны. Они могут распознать хмурый взгляд, но это не то же самое, что распознать гнев».
Еще более тревожным является то, что в области изучения эмоций исследователи не пришли к единому мнению о том, что такое эмоция на самом деле. Что такое эмоции, как они формулируются внутри нас и выражаются, каковы могут быть их физиологические или нейробиологические функции, их отношение к раздражителям — все это остается упорно нерешенным. Почему при таком количестве критических замечаний устоял подход «чтения эмоций» по лицу человека? С 1960-х годов при значительном финансировании Министерства обороны было разработано несколько систем, которые все более и более точно измеряют движения лица. Теория Экмана казалась идеальной для компьютерного зрения, потому что ее можно было автоматизировать в любом масштабе. Теория соответствовала тому, что могли делать инструменты.
Мощные институциональные и корпоративные инвестиции были сделаны на основе предполагаемой достоверности теорий и методологий Экмана. Признание того, что эмоции нелегко классифицировать или что их нельзя надежно обнаружить по выражению лица, может подорвать растущую отрасль. Многие статьи по машинному обучению цитируют Экмана так, как будто эти проблемы решены, прежде чем перейти непосредственно к инженерным задачам. Более сложные вопросы контекста, обусловленности, отношений и культуры часто игнорируются. Сам Экман сказал, что обеспокоен тем, как его идеи коммерциализируются, но когда он написал в технологические компании с просьбой предоставить доказательства того, что их программы распознавания эмоций работают, он не получил ответа.
Вместо того, чтобы пытаться построить больше систем, группирующих выражения в машиночитаемые категории, мы должны поставить под сомнение происхождение самих этих категорий, а также их социальные и политические последствия. Например, известно, что эти системы помечают речевые эффекты женщин, особенно чернокожих, иначе, чем мужчин. Исследование, проведенное в Университете Мэриленда, показало, что некоторые программы распознавания лиц интерпретируют лица чернокожих как вызывающие больше негативных эмоций, чем лица белых, в частности, регистрируя их как более злые и презрительные, даже при контроле степени их улыбки.
В этом опасность автоматического распознавания эмоций. Эти инструменты могут вернуть нас во френологическое прошлое, когда ложные утверждения использовались для поддержки существующих систем власти. Десятилетия научных споров вокруг последовательного определения эмоциональных состояний по лицу человека подчеркивают центральный момент: универсальное «обнаружение» — неправильный подход. Эмоции сложны, и они развиваются и меняются в зависимости от нашей культуры и истории — всего многообразия контекстов, которые существуют за рамками ИИ.
Но соискателей уже оценивают несправедливо, потому что их выражение лица или интонация не соответствуют другим сотрудникам. Учащихся в школе помечают флажками, потому что их лица выглядят сердитыми, а покупателей допрашивают, потому что их лица указывают на то, что они могут быть магазинными воришками. Это люди, которые будут нести расходы на системы, которые не просто технически несовершенны, но основаны на сомнительных методологиях. Узкая классификация эмоций, выросшая из первоначальных экспериментов Экмана, кодируется в системах машинного обучения как показатель бесконечной сложности эмоционального опыта в мире.
Эта статья адаптирована из недавней книги Кейт Кроуфорд « Атлас ИИ: власть, политика и планетарная стоимость искусственного интеллекта».
Анализ выражения лица: полное карманное руководство
Эмоции — это сущность того, что делает нас людьми. Они влияют на нашу повседневную жизнь, социальные взаимодействия, наше внимание, восприятие и память.
Одним из сильнейших индикаторов эмоций является наше лицо. Когда мы смеемся или плачем, мы демонстрируем свои эмоции, позволяя другим заглянуть в наши мысли, когда они «читают» наше лицо на основе изменений в ключевых чертах лица, таких как глаза, брови, веки, ноздри и губы.
Компьютерное распознавание выражения лица довольно впечатляюще имитирует наши человеческие навыки кодирования, поскольку оно фиксирует необработанные, нефильтрованные эмоциональные реакции на любой тип эмоционально увлекательного контента. Но как именно это работает?
У нас есть ответы. Это исчерпывающее руководство по анализу выражений лица — это все, что вам нужно, чтобы научиться распознавать эмоции и исследовать качество эмоционального поведения. Сейчас самое подходящее время, чтобы начать.
NB . этот пост является выдержкой из нашего карманного руководства по анализу выражения лица. Вы можете скачать бесплатную копию ниже и получить еще больше информации о мире анализа выражений лица.
Бесплатно Руководство по анализу выражения лица на 42 страницах
Для начинающих и продолжающих
Получите полное представление обо всех аспектах
Ценные идеи анализа выражения лица
Узнайте, как вывести свои исследования на новый уровень
Содержание
Что такое выражение лица?
Наше лицо — это сложная, очень дифференцированная часть нашего тела. Фактически, это одна из самых сложных сигнальных систем, доступных нам. Он включает более 40 структурно и функционально автономных мышц, каждая из которых может активироваться независимо друг от друга.
Лицевая мышечная система — это единственное место в нашем теле, где мышцы либо прикреплены к костям и лицевым тканям (другие мышцы в человеческом теле соединяются с двумя костями), либо только к лицевым тканям, таким как мышцы, окружающие глаза или губы.
Очевидно, что активность лицевых мышц сильно специализирована для выражения — она позволяет нам делиться социальной информацией с другими и общаться как вербально, так и невербально.
Знаете ли вы?
Почти все лицевые мышцы активируются одним единственным нервом — лицевым нервом . Однако есть одно исключение: верхнее веко иннервируется глазодвигательным нервом , который отвечает за большую часть движений глаз, сокращение зрачка и поднятие века.
Лицевой нерв контролирует большинство лицевых мышц
Все мышцы нашего тела иннервируются нервами, которые идут в спинной и головной мозг. Нервное соединение является двунаправленным, что означает, что нерв вызывает мышечные сокращения на основе сигналов мозга (мозг-мышца), и в то же время передает информацию о текущем состоянии мышц обратно в мозг (мышца-мозг). ).
Что такое выражение лица?
Мимика — это движения многочисленных мышц, иннервируемых лицевым нервом, которые прикрепляются к коже лица и двигают ее.
Почти все мышцы лица иннервируются одним нервом, поэтому их просто называют лицевым нервом.
В несколько более медицинских терминах лицевой нерв также известен как «VII. черепно-мозговой нерв».
Лицевой нерв выходит из глубины ствола мозга, выходит из черепа чуть ниже уха и разветвляется ко всем мышцам, как дерево. Интересно, что лицевой нерв также связан с гораздо более молодыми моторными областями в нашей новой коре (нео, поскольку эти области присутствуют только в мозге млекопитающих), которые в первую очередь отвечают за движения лицевых мышц, необходимые для разговора.
Знаете ли вы?
Как следует из названия, ствол мозга является эволюционно очень древней областью мозга, которую люди разделяют почти со всеми живыми животными.
Выражения лица и эмоции
Гипотеза лицевой обратной связи: как изобретательно обнаружили Фриц Штрак и его коллеги в 1988 году , выражения лица и эмоции тесно переплетены. В их исследовании респондентов просили держать ручку во рту, оценивая мультфильмы по содержанию юмора. В то время как одна группа держала ручку между зубами с открытыми губами (имитируя улыбку), другая группа держала ручку только губами (мешая правильной улыбке).
Вот что выяснил Фриц Штрак: Первая группа оценила мультфильм как более юмористический. Страк и его команда восприняли это как доказательство гипотезы лицевой обратной связи, постулирующей, что выборочная активация или торможение мышц лица оказывает сильное влияние на эмоциональную реакцию на раздражители.
Эмоции, чувства, настроения
Что такое эмоции?
В повседневном языке эмоции — это любые относительно кратковременные сознательные переживания , характеризующиеся интенсивной умственной деятельностью и высокой степенью удовольствия или неудовольствия. В научных исследованиях непротиворечивое определение еще не найдено. Безусловно, между психологическими и нейронаучными основами эмоций, настроений и чувств существуют концептуальные совпадения.

Эмоции тесно связаны с физиологическим и психологическим возбуждением с различными уровнями возбуждения, связанными с определенными эмоциями. В терминах нейробиологии эмоции можно определить как сложных программ действий, запускаемых при наличии определенных внешних или внутренних раздражителей.
Эти программы действий содержат следующие элементы:
Физические симптомы , такие как учащение пульса или проводимости кожи. В основном эти симптомы бессознательны и непроизвольны.

Тенденции действий , например, действия типа «бей или беги», направленные либо на немедленное уклонение от опасной ситуации, либо на подготовку физической атаки противника.
Выражения лица , например, оскалив зубы и нахмурившись.
Когнитивные оценки событий, стимулов или объектов.
Эмоции по сравнению с чувствами по сравнению с настроением
Чувства являются субъективными восприятиями эмоциональных программ действий. Чувства управляются сознательными мыслями и размышлениями — у нас наверняка может быть эмоции без чувств, однако мы просто не можем иметь чувства без эмоций.
Настроения — это диффузные внутренние субъективные состояния, обычно менее интенсивные, чем эмоции, и длящиеся значительно дольше. На настроение сильно влияют личностные черты и характеристики. Произвольное выражение лица (например, улыбка) может вызывать телесные эффекты, подобные тем, которые вызываются реальными эмоциями (например, счастьем).
Аффект описывает вместе эмоции, чувства и настроения.
Можете ли вы классифицировать эмоции?
Выражение лица — это лишь один из многих коррелятов эмоций, но они могут быть наиболее очевидными. Очевидно, что люди способны воспроизводить тысячи слегка различающихся наборов выражений лица, однако существует лишь небольшой набор отличительных конфигураций лица, которые почти у каждого ассоциируются с определенными эмоциями, независимо от пола, возраста, культурного происхождения и истории социализации.
Эти категориальные эмоции:
Открытие того, что почти каждый может воспроизвести и распознать соответствующие выражения лица этих эмоций, привело некоторых исследователей к (обсуждаемому!) предположению, что они универсальны.
Ознакомьтесь с нашим веб-семинаром: Что такое эмоции и как мы их измеряем
Методы анализа выражения лица
Выражения лица можно собирать и анализировать тремя различными способами:
Путем отслеживания электромиографической активности лица (фЭМГ) )
Путем наблюдения в реальном времени и ручного кодирования активности лица
Путем автоматического анализа выражения лица с использованием алгоритмов компьютерного зрения
Давайте объясним их подробнее.
Электромиография лица (фЭМГ)
С помощью ЭМГ лица можно отслеживать активность лицевых мышц с помощью электродов, прикрепленных к поверхности кожи. фЭМГ обнаруживает и усиливает крошечные электрические импульсы, генерируемые соответствующими мышечными волокнами во время сокращения.
Наиболее распространенные участки фЭМГ находятся вблизи следующих двух основных групп мышц:
1. Правая/левая мышца, сморщивающая бровь («морщина бровей»):
Это маленькая, узкая, пирамидальная мышца возле брови, обычно связанная с нахмуриванием бровей. Корругатор тянет бровь вниз и к центру лица, создавая вертикальные морщины на лбу. Эта группа мышц активна для предотвращения сильного солнечного света или при выражении негативных эмоций, таких как страдание.
2. Правая/левая скуловая мышца (большая):
Эта мышца тянется от каждой скулы к углам рта и тянет угол рта вверх и наружу, что обычно связано с улыбкой.
Система кодирования лицевых движений (FACS)
Система кодирования лицевых движений (FACS) представляет собой полностью стандартизированную систему классификации выражений лица для опытных кодировщиков на основе анатомических особенностей. Эксперты внимательно изучают видео с лицами и описывают любое выражение лица как комбинацию элементарных компонентов, называемых единицами действия (ЕД).

Распространенное заблуждение состоит в том, что FACS связан с чтением эмоций. По сути, FACS — это просто система измерения, которая не интерпретирует значение выражений. Это все равно, что сказать, что цель езды на велосипеде — ехать на работу. Конечно, вы можете ездить на велосипеде на работу, но вы можете использовать его и для многих других целей (для отдыха, спортивных тренировок и т. д.). Вы поняли идею.
Однако на этапе анализа система FACS допускает модульное построение эмоций на основе комбинации AU.
С кодированием единиц выражения лица вы можете получить все знания, чтобы отделить следующие три категории выражений лица:
Макровыражения обычно длятся от 0,5 до 4 секунд, происходят в повседневных взаимодействиях и, как правило, очевидны невооруженным глазом.
Микровыражения длятся менее полсекунды, возникают при попытке сознательно или бессознательно скрыть или подавить текущее эмоциональное состояние.
90 140 Тонкие выражения связаны с интенсивностью и глубиной лежащих в их основе эмоций. Мы не постоянно улыбаемся и не поднимаем брови — интенсивность этих движений лица постоянно меняется. Тонкие выражения обозначают любое выражение лица, когда интенсивность связанной эмоции все еще считается низкой.
Из-за этих ограничений появилось новое поколение технологий выражения лица, полностью автоматизированных и основанных на компьютерах.

Технология анализа выражения лица
Основанные на новаторских исследованиях ведущих академических институтов США и Европы, процедуры автоматического распознавания выражения лица были разработаны и доступны широкой публике, мгновенно обнаруживая лица, кодируя выражение лица и распознавая эмоциональные реакции. состояния.
Этот прорыв в основном стал возможен благодаря внедрению самых современных алгоритмов компьютерного зрения и машинного обучения, а также сбору высококачественных баз данных выражений лица по всему миру.
Знаете ли вы?
Автоматизированное кодирование лиц произвело революцию в области аффективной нейронауки и инженерии биосенсоров, сделав аналитику эмоций и идеи коммерчески доступными для научного сообщества, коммерческих приложений и общественного достояния.
В этих технологиях используются камеры, встроенные в ноутбуки, планшеты и мобильные телефоны, или автономные веб-камеры, установленные на экранах компьютеров, для записи видео респондентов, когда они сталкиваются с контентом различных категорий.
Использование недорогих веб-камер устраняет потребность в специализированных высококлассных устройствах, что делает автоматическое кодирование выражения лица идеально подходящим для записи видео лиц в самых разных естественных условиях окружающей среды, таких как дома респондентов, рабочее место, автомобиль, общественный транспорт и многое другое. .
Посетите наш веб-семинар, посвященный дистанционным исследованиям с помощью iMotions: анализ выражения лица и кодирование поведения, не вставая с дивана
Какие именно научные и технологические процессы скрываются за этим волшебным черным ящиком?
Технология автоматического кодирования лиц
Более или менее все механизмы распознавания эмоций состоят из одних и тех же шагов. Например, Emotient FACET применяет следующее:
Распознавание лиц
Положение лица определяется в видеокадре или изображении, что может быть достигнуто, например, путем применения алгоритма каскадного классификатора Виолы Джонса. Это может показаться изощренным, но на самом деле вы можете найти эту технологию и в камере вашего iPhone или Android-смартфона. В результате получается рамка для лица, обрамляющая обнаруженное лицо.
Обнаружение признаков
На обнаруженном лице обнаруживаются ориентиры лица, такие как глаза и уголки глаз, брови, углы рта, кончик носа и т. д. После этого внутренняя модель лица корректируется по положению, размеру и масштабу, чтобы соответствовать реальному лицу респондента. Вы можете представить это как невидимую виртуальную сетку, которую накладывают на лицо респондента: всякий раз, когда лицо респондента движется или меняет выражение, модель лица мгновенно адаптируется и следует за ней. Как следует из названия, модель лица представляет собой упрощенную версию настоящего лица респондента.
В нем гораздо меньше деталей (так называемых функций) по сравнению с реальным лицом, однако оно содержит именно те черты лица, которые необходимы для выполнения работы. Примерными признаками являются отдельные точки-ориентиры (углы бровей, уголки рта, кончик носа), а также группы признаков (весь рот, вся дуга бровей и т. д.), отражающие весь «гештальт» эмоционально показательной области лица.
Классификация признаков
Когда упрощенная модель лица становится доступной, информация о положении и ориентации всех ключевых признаков поступает в качестве входных данных в алгоритмы классификации, которые преобразуют признаки в коды Единиц действия, эмоциональные состояния и другие аффективные показатели.

Affectiva AFFDEX
Ориентация головы (рыскание, тангаж, крен)
Межглазное расстояние и 33 ориентира лица
7 базовых эмоций; валентность, вовлеченность, внимание
20 показателей выражения лица
Вот небольшая теория (и анализ).
Преобразование черт лица в метрики выполняется статистически путем сравнения фактического внешнего вида лица и конфигурации характеристик в числовом виде с нормативными базами данных, предоставляемыми механизмами выражения лица.
Что это значит? Текущее выражение лица респондента не сопоставляется по одному со всеми сотнями тысяч изображений в базе данных — это было бы довольно утомительно и длиться вечность. Вместо этого базы данных содержат статистику и нормативные распределения всех характеристик признаков среди респондентов из разных географических регионов и демографических профилей, а также категории стимулов и условия записи. Каждая система анализа выражений лица использует разные базы данных. Это одна из причин, по которой вы можете получить немного отличающиеся результаты при загрузке одного и того же исходного материала в разные движки.
Классификация проводится на чисто статистическом уровне. Вот пример: если уголки рта респондента подтянуты вверх, человек-кодер закодирует это как активность AU12 («вытягивание уголков губ»), заявив, что респондент улыбается. Вместо этого механизм выражения лица должен вычислять разницу по вертикали между углами рта и центром рта, возвращая значение 10 мм. Это значение сравнивается со всеми возможными значениями в базе данных (например, значениями от 0 до 20 мм).
В нашем примере выражение лица респондента, по-видимому, находится прямо в середине распределения «улыбка» (0 < 10 < 20 мм). Для движка определенно можно с уверенностью сказать, что текущее выражение сильнее легкой улыбки, но не так сильно, как широкая улыбка.
В идеальном мире классификатор возвращает либо «Да», либо «Нет» для каждой эмоции, ЕЕ или метрики. К сожалению, это не так просто. Взгляните еще раз на классификатор «улыбки»:
Закрашенные точки (скорее слева) — это все конфигурации рта в базе данных, которые не классифицируются как улыбки, а белые точки (скорее справа) представляют конфигурации рта, которые считаются улыбками.
Оранжевая линия обозначает критерий классификации.
Все, что находится слева от строки, классифицируется как «не улыбка», тогда как все, что находится справа, классифицируется как «улыбка».
Очевидно, существует размытая переходная зона между отсутствием улыбки и улыбкой, где некоторые конфигурации рта неправильно классифицируются — это могут быть тонкие улыбки, которые остаются незамеченными, или другие конфигурации открывания рта, которые могут быть скорее зевотой, чем улыбкой. Как следствие, классификатор может возвращать только вероятностный результат, отражающий вероятность или шанс того, что выражение является подлинной «улыбкой».
В нашем примере улыбка респондента довольно заметна и заканчивается справа от «пространства признаков». Здесь классификатор очень уверен в результате улыбки и возвращает твердые 90%. В других случаях классификатор может быть менее уверен в своей производительности.
Классификация признаков выполняется для каждой эмоции, Единицы действия и ключевого признака независимо — классификатор улыбок ничего не знает о классификаторе хмурых взглядов, они просто кодируются независимо друг от друга. В этом хорошо то, что автоматическое кодирование выполняется гораздо более объективно, чем ручное кодирование, когда люди — особенно начинающие программисты — склонны интерпретировать активацию Единицы Действия совместно с другими Единицами Действия, что значительно изменяет результаты.
Прежде чем мы углубимся в визуализацию и анализ результатов классификации лиц, мы рассмотрим некоторые рекомендации и рекомендации о том, как собирать лучшие в своем классе данные.
Оборудование
Давайте перейдем к практике.
Что следует учитывать при получении высококачественных данных, каковы оптимальные стимулы, что следует учитывать при наборе и инструктировании респондентов? Мы здесь, чтобы помочь.
Для начала можно реализовать автоматическое распознавание выражения лица онлайн , то есть пока респонденты подвергаются воздействию эмоциональных стимулов, а их выражение лица отслеживается (и/или записывается).
Помимо онлайн-сбора данных, определение выражения лица может применяться в автономном режиме , например, для обработки изображений лица, которые были записаны ранее. Вы даже можете записать большую аудиторию и с минимальным редактированием проанализировать выражение лица каждого респондента.
Для автоматического онлайн-кодирования лица с помощью веб-камер учитывайте следующие характеристики камеры:
Объектив: Используйте стандартный объектив; избегайте широкоугольных объективов или объективов типа «рыбий глаз», так как они могут искажать изображение и вызывать ошибки при обработке.
Разрешение: Минимальное разрешение зависит от модуля анализа выражения лица. Вам, конечно, не нужны разрешения камеры HD или 4K — автоматический анализ выражения лица уже работает для низких разрешений, если лицо респондента хорошо видно.
Автофокус: Вы, безусловно, хотите использовать камеру, способную отслеживать лица респондентов на определенном расстоянии. Некоторые модели камер предлагают дополнительные программные процедуры отслеживания, чтобы ваши респонденты не теряли фокус.
Диафрагма, яркость и баланс белого: Как правило, большинство камер способны автоматически подстраиваться под условия освещения. Однако в случае контрового света регулировка усиления во многих камерах снижает контрастность изображения на переднем плане, что может ухудшить производительность.
Знаете ли вы?
Некоторые камеры могут динамически регулировать количество кадров в зависимости от условий освещения (например, они уменьшают частоту кадров для компенсации плохого освещения), оставляя вам видеофайл с переменной частотой кадров. Это, конечно, не идеально, так как вы получите разные кадры в секунду, что усложнит сравнение и агрегирование результатов по респондентам.
Несколько слов о веб-камерах: Мы предлагаем использовать любую HD веб-камеру. Конечно, вы можете выполнять автоматический анализ выражения лица с помощью любой другой камеры, включая камеры смартфонов, IP-камеры или внутренние веб-камеры ноутбука (в зависимости от вашего приложения). Однако имейте в виду, что эти камеры обычно имеют ограниченные возможности автофокуса, яркости и компенсации баланса белого.
Выписка: Как можно дистанционно проводить анализ выражения лица
Анализ выражения лица (FEA): Области применения
С помощью распознавания выражения лица вы можете проверить влияние любого контента, продукта или услуги, которые должны вызывать эмоциональное возбуждение и реакцию лица, — физические объекты, такие как пищевые зонды или упаковки, видео и изображения, звуки, запахи, тактильные стимулы и т. д. , Особенно непроизвольные выражения, а также тонкое расширение век представляют ключевой интерес, поскольку считается, что они отражают изменения в эмоциональном состоянии, вызванные реальными внешними раздражителями или мысленными образами.
В каких областях коммерческих и академических исследований в последнее время применяются методы распознавания эмоций? Вот краткий обзор наиболее известных областей исследований :
1. Потребительская неврология и нейромаркетинг
В этом нет никаких сомнений: оценка потребительских предпочтений и убедительная коммуникация являются важнейшими элементами маркетинга. Хотя самоотчеты и анкеты могут быть идеальными инструментами для получения информации об отношении и осведомленности респондентов, они могут быть ограничены в фиксации эмоциональных реакций, не зависящих от самосознания и социальной желательности. Вот где проявляется ценность аналитики эмоций: отслеживание выражений лица может быть использовано для существенного обогащения самоотчетов количественными показателями более бессознательных эмоциональных реакций на продукт или услугу. На основе анализа выражения лица можно оптимизировать продукты, оценить сегменты рынка, а также определить целевую аудиторию и персоны. Анализ выражения лица может многое сделать для улучшения вашей маркетинговой стратегии — просто подумайте об этом!
2. Медиа-тестирование и реклама
В ходе медиа-исследований отдельные респонденты или фокус-группы могут знакомиться с телевизионной рекламой, трейлерами и полнометражными пилотными фильмами, следя за выражением их лиц. Выявление сцен, в которых эмоциональные реакции (особенно улыбки) ожидались, но зрители просто не «поняли» их, так же важно, как и поиск ключевых кадров, которые приводят к самым экстремальным выражениям лица.
В этом контексте вы можете захотеть изолировать и улучшить сцены, которые вызывают нежелательные негативные выражения, указывающие на повышенный уровень отвращения, разочарования или замешательства (такие эмоции точно не помогут комедийному шоу стать хитом, не так ли? ) или используйте реакцию вашей аудитории на просмотр, чтобы повысить общий уровень положительных эмоций в финальном выпуске.
3. Психологические исследования
Психологи анализируют выражение лица, чтобы определить, как люди эмоционально реагируют на внешние и внутренние раздражители. В систематических исследованиях исследователи могут специально варьировать свойства стимула (цвет, форму, продолжительность предъявления) и социальные ожидания, чтобы оценить, как характеристики личности и индивидуальная история обучения влияют на выражение лица.
4. Клиническая психология и психотерапевт выражения. Наблюдение за выражением лица, когда пациенты подвергаются воздействию эмоционально возбуждающих стимулов или социальных сигналов (например, лиц других людей), может значительно повысить успех лежащей в основе когнитивно-поведенческой терапии как на этапе диагностики, так и на этапе вмешательства.
Отличным примером является «Лабиринт улыбки», разработанный Центром временной динамики обучения (TDLC) Калифорнийского университета в Сан-Диего. Здесь аутичные дети тренируют выражение лица, играя в игру, похожую на Pacman , где улыбка управляет игровым персонажем.
5. Медицинские применения и пластическая хирургия
Последствия паралича лицевого нерва могут быть разрушительными. Причины включают паралич Белла, опухоли, травмы, заболевания и инфекции. Пациенты обычно борются со значительными изменениями своего внешнего вида, способности общаться и выражать эмоции. Анализ выражения лица можно использовать для количественной оценки ухудшения и оценки успеха хирургических вмешательств, трудовой и физиотерапии , направленных на реактивацию парализованных групп мышц.
6. Пользовательский интерфейс программного обеспечения и дизайн веб-сайта
В идеале работа с программным обеспечением и навигация по веб-сайтам должны доставлять удовольствие — уровень разочарования и путаницы, безусловно, должен быть как можно ниже. Наблюдение за выражением лица, когда тестировщики просматривают веб-сайты или диалоги программного обеспечения , может дать представление об эмоциональном удовлетворении желаемой целевой группы. Всякий раз, когда пользователи сталкиваются с дорожными препятствиями или теряются в сложных подменю, вы, безусловно, можете заметить усиление «негативных» выражений лица, таких как нахмуривание бровей или хмурый взгляд.
7. Разработка искусственных социальных агентов (аватаров)
До недавнего времени роботы и аватары программировались так, чтобы они реагировали на команды пользователя на основе ввода с клавиатуры и мыши. Последние достижения в аппаратных технологиях, компьютерном зрении и машинном обучении заложили основу для создания искусственных социальных агентов, способных надежно определять и гибко реагировать на эмоциональные состояния собеседника-человека. Siri от Apple может быть первым поколением эмоционально интеллектуальных машин, однако компьютерные ученые, врачи и нейробиологи во всем мире усердно работают над еще более умными датчиками и алгоритмами, чтобы понимать текущее эмоциональное состояние пользователя и реагировать соответствующим образом.
No related posts.