【講座二】臉部情緒辨識的原理與平台操作

　　臉部表情能夠有效的表達人的情緒，因此許多臉部追蹤技術備研發出來，想從臉部表情的觀察進而作人類情緒相關議題的研究，許富淞老師的臉部情緒辨識平台主要是由FACS code臉部動作編碼系統：總共有46個編碼，可以用來根據臉部出現變化時各種變化，進行編碼，進而分析此表情所代表的情緒是什麼。例如，如高興時會有、難過時會有(AU1, AU4、AU15)、害怕時會有(AU13)、厭惡時會有(AU9、AU4)，就可用來判斷使用者當下的情緒。

　　然而臉部偵測的領域已經有相當程度的發展了，目前相關的偵測軟體也非常的多，面對這樣的情況，能做的就是做出準確度更高的軟體、平台，許富淞老師的平台就是以此方向去作開發，以和其他人不同的偵測方式去執行，採兩點與兩點間(與鄰近點間所形成之三角形)距離的數字作編碼，每張照片共27組編碼，依此類推327張照片將產生編碼資訊供參考，再從中選出較有關鍵性、較常出現的編碼，將之數據量化出較長出現的那個點，得出理想的編碼。而許富淞老師這套軟體我認為最特別的就是，他比較能夠避免五官民族性的缺點，因為是採取相對比例，因此就算原始327張照片都是西方人，此軟體應用在亞洲人還是可以有高準確率的。

　　課堂之中，許富淞老師有讓我們做現場的使用，其軟體能夠偵測七個不同的表情情緒：Happy、Sadness、Anger、Disgust、Fear、Natural、Surprised，在看完許多人使用的情形，我覺得其實還蠻準確的，除了可能是光線不足的因素使得某些情緒似乎不太容易偵測出來，整體的表現都還蠻不錯的，甚至和系上購買的Emoution相較，兩個軟體的偵測度都還算差不多。

　　臉部情緒探測可應用的地方很多，像是測謊的功能，提供大法官在審理案件時參考的一個依據；玩遊戲時可以根據臉部情緒的偵測作遊戲難度的調整、或是藉由臉部表情的不同，來控制畫面的動作（像是opera browser)...。當然在類的研究，一定還能夠應用在更多地方，相信在未來會有更廣泛應用的地方。