臉部情緒辨識的原理與平台操作

隨著科技進步，過去在想像中的產物都慢慢實現出來，如3D電影、虛擬實境眼鏡、雲端平台等等，在這個資訊和科技都爆炸成長的年代，設計將不單如同過去只注重功能性，近年來改由逐漸增強”以人為本”的理念。人在電腦科技領域中指的是使用者，然而人是複雜的生物，每位使用者的需求也大不相同，設計師要如何在眾多的需求尋找到正確的設計因素呢？因此，情感設計近年來就開始在設計領域逐漸發展起來，人是由複雜且多變的情感組成的，要如何從人身上取得情感因素呢？

許多研究中發現，透過人臉是最直接且容易掌握的情感因素，人在長期演化之下，為了幫助種族更容易生存於各種不同的環境之中，演化出情感反應並由人的臉部或動作來展現，如緊張身體會抖、難過會哭、生氣眉毛會起皺折等等，透過這些情感反應能夠瞭解目前的情況，並來尋找解決問題的方法，像嬰兒出生時，天生就會哭就會笑，這種本能的反性就是提醒親人他現在的狀況，隨著成長本能將逐漸由反思層次所取代並加上行為表現出來，如出國旅遊如果語言不通的情況下，人會用繪圖來詢問，但由於不是每個人美術都有A+的程度，所以主要還是由動作和表情來完成情感反應，但由於動作會因反思作用而有所區別，如東方拇指向上表示好得意思，而西方則有汙辱的意義，因此由於文化的不同動作也大不相同，反之臉部表情則是從出生開始就是最接近本能的情感反應，因此臉部追蹤在近年來的情感設計中佔有重要地位。

臉部追蹤技術普遍上都採用模型樣本分析法，理論與操作就是以人的臉部表情來進行探測分析，如喜、怒、哀、樂等基本情感，由基本情感對應到不同的表情，所以可以將之進行臉部建模，排列出特定的情感因素。但隨著研究發現，採用固定樣板建模所分析出的情感設計因素，其辨識的正確率不高，由於人的臉部表情會因為種族而有所差異，且臉部表情的變化也會隨不同人有不同排列，如有些人遇到快樂的是會微笑、大笑、傻笑，有些生氣是皺眉毛、嘟嘴等不同表示，因此臉部偵測技術逐漸採用細緻化臉部物件發展，把人的臉部中夠種不同的器官物件化，如眼睛、鼻子、嘴巴、皺紋等等，在透過觀察或分析並定義出物件的編碼，由多種不同臉部的物件加上演算法來完成臉部情感情感因素的分析，將大幅提昇臉部追蹤的辨識率。

這場演講讓我更能夠瞭解到人與設計之間的關係，在有目標並且實踐的情況下，人能夠為了這些理想不停努力下去，就如同設計一定要掌握設計因素，才能讓設計真正符合需求，或許當下不符合這個時代設計，未來卻誰都說不准。