행동관찰분석 81

감정과 기분은 나이가 들면서 변하는가?

감정과 기분 모든 것들은 우리의 기분에 영향을 미칩니다. 처음으로 맡게 된 중요한 프레젠테이션은 두려움과 긴장감을 느끼게 할 것이고 새로운 산책로의 발견은 기쁨을 느끼게 하며 처음으로 맛본 맛있는 요리는 놀라움을 줄 수도 있습니다. 또한 우리의 기분은 숙면을 취하지 못하거나 익숙하지 않은 새로운 장소에 있거나 코로나19 팬데믹과 같은 특정상황에 영향을 받을 수도 있습니다. 우리의 기분은 내면에서 느끼는 것이고 기분에 영향을 미치는 요인은 개인적인 것으로 사람은 각자의 방식으로 특정 요인에 민감하게 반응하며 동일한 상황이라 하더라도 사람마다 각자 다르게 영향을 미칠 수 있습니다. 젊은 사람과 노인의 감정은 다르게 영향을 받는가? 음악을 듣거나 영화를 보는 것들은 기분상태를 유도하거나 강화합니다. 기분 유도..

얼굴 표정 분석 소프트웨어 FaceReader 9.1 릴리즈 소식

FaceReader는 얼굴 표정이 포함된 이미지, 동영상, 실시간 동영상에서 500개의 얼굴 특징점을 자동으로 분석하여 관찰 대상의 감정이 중립, 행복, 슬픔, 분노, 놀라움, 두려움, 혐오감, 경멸 등과 같이 기본적인 7가지 표정을 분석합니다. 또한 각성도(Arousal, 적극 – 소극) 및 정서가(Valence, 긍정 – 부정)과 같은 감정의 분포를 온·오프라인으로 분석합니다. 더욱 향상된 얼굴 모델링 FaceReader 9의 딥 러닝 기술은 이미 도전적인 (빛의) 환경에서 향상된 결과를 제공했습니다. 업그레이드된 FaceReader 9.1의 얼굴 모델링을 통해 입, 눈, 눈썹 주변에 대한 데이터를 얻을 수 있습니다. 유연한 프로젝트 분석 플랫폼 FaceReader 9.1에서는 신규 기본 레이아웃 중..

포터블 관찰 랩 & BaBy FaceReader : 라이프케어산업기술원

베리슨에서는 2022년 10월 라이프케어산업기술원에 포터블 관찰 랩(Portable Observation Lab) 시스템 및 영유아 얼굴 표정 분석 소프트웨어(Baby FaceReader)를 납품 진행하였습니다. 라이프케어산업기술원은 『저출산-고령사회 대비 ICT기반 LIFE CARE제품 개발 및 고도화 실혐으로 신사업 육성과 지역산업 경쟁력 확보』라는 비전으로 2022년 5월 건립되어 리빙랩, 사용성평가실, 환경안전지원실, 공동제작실 구축과 이에 따른 전문 연구 및 측정 장비 도입을 통해 기술 컨설팅, 사용성 평가 관련 기술 자문, 소프트웨어 시험 지원 등을 통해 기업지원을 모토로 하고 있는데요. 라이프케어산업기술원의 전문적인 사용성평가 측정 분석을 위해 포터블 관찰 랩(Portable Observat..

시선추적기 LogicOne 소개 및 특장점 : 주사율 & 데이터 안정성 편

지난 포스트에서는 시선추적기 LogicOne 소개와 정확도 및 정밀도에 대한 글을 올렸는데요. (지난 포스트는 아래 링크를 통해 확인해 보시기 바라며) 본 포스트에서는 시선추적 주사율(Sampling Rate)에 대해 알아보고 데이터 안정성에 대해 생각해 보는 시간을 갖고자 합니다. 시선추적기 LogicOne 소개 및 특장점 : Accuracy & Precision 편 주사율(Sampling Rate)은 1초당 기록되는 데이터 개수로 단위는 Hz 를 사용합니다. 예를 들어 시선추적 리서치에서 주로 사용하는 주사율 60Hz 인 경우, 1초 동안 60개의 시선 데이터가 기록된다는 뜻입니다. 주사율이 중요한 이유는 시선추적 리서치에 있어서 ‘데이터의 밀집도’를 의미하기 때문인데요. 좀 더 설명하면 주사율 60..

FaceReader 8.1 vs. FaceReader 9 비교

2021. 11. FaceReader 9가 릴리즈 되었습니다. 이에 기존 FaceReader 8.1 버전과 어떠한 차이가 있는지 주요 특성에 따라 비교하는 시간을 갖고자 합니다. 1. 얼굴영역 추적 기능 및 모델링 기술 향상 FaceReader 9에 적용된 얼굴 인식 및 모델링 기술은 이전 버전인 FaceReader 8.1에 비해 얼굴 영역 추적 가능 범위가 향상되었습니다. Analysis Visualization의 ‘Texture Model’도 보다 정밀해진 것을 알 수 있습니다. FaceReader 8.1에서 분석할 때 컵으로 음료를 마시거나, 음식을 입에 넣는 행동 등 코와 입 부분이 가려지면 얼굴 영역 추적이 되지 않는 경우가 있었습니다. FaceReader 9에서는 이 부분이 개선되어 코나 입 ..

얼굴 표정 분석 소프트웨어(FaceReader 9) 릴리즈 소식

FaceRader 9 릴리즈 소식 입니다. FaceReader는 얼굴 표정이 포함된 이미지, 동영상, 실시간 동영상에서 500개의 얼굴 특징점을 자동으로 분석하여 관찰 대상의 감정이 중립, 행복, 슬픔, 분노, 놀라움, 두려움, 혐오감, 경멸 등과 같이 기본적인 7가지 표정을 분석합니다. 또한 각성도(Arousal, 적극 – 소극) 및 정서가(Valence, 긍정 – 부정)과 같은 감정의 분포를 온·오프라인으로 분석합니다. 2021년 11월 출시된 FaceReader 9는 기존보다 개선된 기술과 향상된 기능을 제공하고 있습니다. 새로운 얼굴 인식 및 모델링 기술 적용 FaceReader 9에서는 Deep Learning 기술을 채택하여 기본보다 개선된 방식의 ‘얼굴 인식(Face finding)’ 및 ‘..

카페에 온 손님을 만족시키는 방법 - 2편: 표정분석

이전 게시물에서는 카페를 이용하는 소비자의 시선 흐름을 살펴보았습니다. 자세히 알고 싶으시다면 아래 링크를 클릭하십시오. 카페에 온 손님을 만족시키는 방법 - 1편: 시선의 흐름 이제 카페는 더 이상 ‘커피를 파는 곳’이 아니라 복합문화공간이 되었습니다. 커피나 음식의 맛과 더불어 일상 속 휴식, 지인과의 대화, 가벼운 일과 공부를 하기 위해 카페를 찾는 소비자가 eyetracking.co.kr 최근 소비 행태나 심리의 변화로 인해 ‘차별화’가 카페 업계에서 중요한 경쟁력이 되었습니다. 그 중에서도 커피나 디저트, 브런치 등의 새롭고 다양한 메뉴 개발이 가장 활발하게 이루어지고 있습니다 메뉴가 시각적으로 소비자의 눈길을 사로잡는지, 혹은 음식 맛은 만족하는지에 대한 객관적인 평가가 필요한 시점이라고 할 ..

CCTV 카메라로 얼굴 표정 인식이 가능할까?

테스트에 사용한 카메라는 줌과 회전 기능이 있어 대상을 추적, 관찰하기에 용이하기 때문에 주로 CCTV로 활용하고 있는 카메라 입니다. 또한 얼굴 표정을 인식 할 수 있을 정도의 높은 해상도를 가지고 있습니다. 이 카메라 하나로 실험 환경과 관찰 대상의 얼굴까지 모두 레코딩 할 수 있습니다. 또한 멀티 레코딩 소프트웨어 MediaRecorder내에서 여러 대를 사용하여 동시에 녹화도 가능합니다. 사각지대를 줄일 수 있는 이 카메라의 장점 덕분에 행동 관찰에도 최적화되어 있으며, 한 번에 얼굴 영상까지 레코딩하여 분석할 수 있습니다. 이번에 진행한 테스트에서는 TV 시청 상황을 해당 카메라로 레코딩한 모습과, 그렇게 레코딩한 영상으로 FaceReader 얼굴 표정 분석 소프트웨어를 통해 분석을 진행해보았습..

향기에 의한 표정 변화 분석

실험 배경 냄새는 첫인상에 많은 영향을 미칩니다. 때문에 향수의 향기로 첫인상이 결정되기도 하죠. 그러나 막상 처음 향수 냄새를 맡았을 때의 순간적인 반응을 포착하긴 어렵습니다. 그렇다면 사람들은 호감 가는 향수냄새를 맡았을 때 어떤 표정을 지을까요? 또 싫어하는 향수냄새를 맡았을 때 어떤 표정을 지을까요? 실험 장비 2대 이상의 IP camera로 동시녹화가 가능한 MediaRecorder를 통해 실험 참가자의 얼굴 영상을 녹화 FaceReader 얼굴 표정 분석 소프트웨어: 데이터 분석 The Observer XT 행동이벤트 코딩 및 분석 소트프웨어: 심층 분석 실험 내용 실험을 시작하기 전, 참가자에게 평소 좋아하는 향수 계열을 질문하였고, 참가자는 ‘플로럴 계열’의 향수를 가장 선호한다고 응답하였..

광고 효과 예측 : 120,000개의 비디오 프레임의 얼굴 코딩

표정 자동 분석 이 소프트웨어는 이전에 개인이 얼굴 표정 코딩을 진행했던 시간보다 극히 짧은 시간에 기쁨, 놀라움, 슬픔, 두려움, 분노, 혐오 등의 얼굴 표정을 자동으로 분석할 수 있습니다. 과거에는 지루한 수동 코딩이 두세 달까지 걸리기도 했습니다. 이 연구는 독일의 본에서 2013년 6월 6일 열린 제9회 신경심리 경제학회의 회의인 NeuroPsychoEconomics Conference에서 “Bridging Boundaries: Applying Neuroeconomics to Medicine, Social Science and Business,”로 소개되었습니다. 이 연구에서 90명의 미국 참가자들이 광고 3개를 시청하는 동안 얼굴 반응을 비디오로 녹화하여 그들이 얼마나 재미있어하는지를 분석하였습..