얼굴 표정을 측정하는 5가지 팁

 

얼굴 표정은 인간과 일부 동물들이 사용하는 비언어적 의사소통의 중요한 형태입니다. 얼굴표정은 개인적인 감정을 전달하고 종종 인간의 행동을 연구하는 연구원들에 의해 분석됩니다. 하지만 어떻게 얼굴 표정을 측정할까요?

 

표정이란 무엇일까요?

우선, 여러분 얼굴 표정이란 무엇일까요? 표정이란 얼굴 피부 밑의 근육 움직임에 의해 만들어진 비언어적 행동입니다. 인간의 행동을 연구하는 연구자들에게 감정은 사람들이 왜 그런 일을 하는지에 대한 중요한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

얼굴표정은 여러 가지 방법으로 측정하고 분석할 수 있습니다. 그중 한 가지 방법은 사람을 관찰하고 얼굴 표정을 수동으로 코딩하는 것이고 또 다른 방법으로는 FaceReader와 같은 과학적인 소프트웨어 도구를 사용하여 자동으로 얼굴을 분석하는 방법입니다.

FaceReader는 사람을 식별하는 데 사용할 수는 없지만 얼굴의 특성과 표정을 인식하고 머리의 방향이나 눈을 뜨고 있는지 여부와 같은 얼굴 움직임을 분류할 수 있습니다.

그렇다면 FaceReader와 같은 도구를 사용하여 작업하면서 얼굴 표정을 측정하는 방법을 알고 싶으신가요? 여기, 얼굴표정 자동 측정에 대한 5가지 유용한 팁을 공유합니다.

 

1. 비디오 녹화하기

아주 간단하지만 영상을 녹화하고 재생하면 얼굴 표정을 더욱 세밀하게 분석할 수 있습니다. 영상을 녹화하지 않고 이벤트와 얼굴 표정에만 라이브로 표시할 경우, 필수 정보를 놓칠 가능성이 높습니다.

예를 들어 Forestell과 Mennella는 수동으로 Action Unit을 코드화하여 유아의 얼굴표정을 객관적으로 정량화하기 위해 어머니가 녹두를 먹이는 모습을 녹화했습니다. 이 연구에서는 수유 기간 동안 아이의 얼굴이 부분적으로 또는 완전히 가려졌기 때문에 16명의 엄마와 아이의 쌍은 제외했습니다. 다행히도 연구자들은 96명 쌍의 최종 샘플을 얻을 수 있었고, 이것은 그들의 연구를 마치기에 충분했습니다. 

 

자폐증과 경계성 인격장애의 얼굴 표정 조사

참가자들의 반응적인 얼굴 표정에 대한 비디오 녹화는 자폐 스펙트럼 장애(autism spectrum disorder-ASD) 나 경계선 인격 장애(borderline personality disorder-BPD)를 가진 사람들에게도 사용되었습니다.

De Mulemeester et al. (2021)의 연구에서는, 경계성 인격 장애 기능이 높거나 낮은 참가자들에게  감정을 자극하는 영화 클립을 제시하고 그들의 반응적인 표정을 촬영하였습니다. 각 영화 클립이 끝난 후에 참가자는 특정 영화 클립을 시청하는 동안 자신의 감정적 경험이 얼마나 투명한지를 평가했습니다. 또한, 참가자의 감정 경험에 대한 관찰 가능한 투명성(즉, 자신의 정신상태가 실제로 다른 사람들에게 얼마나 관찰이 가능한지)은 FaceReader소프트웨어를 통해 측정된 그들의 얼굴 감정 표현의 실제 강도로 정의되었습니다.

 

 

2. 고정된 마이크와 의자의 사용

Platt et al. 은 참가자가 머리를 움직이거나 흔들거나 돌리는 것을 방지하기 위한 방법에 대한 훌륭한 팁을 제공하였습니다. 그것은 참가자 앞에 음성 녹음 도구를 놓고 참가자에게 장치의 방향으로 말하도록 요청하는 것이었습니다. 이로 인해 참가자는 연구자들에게 얼굴을 돌리는 것이 제한되었습니다. 또한  Platt et al. 은 회전이 불가능하도록 의자와 테이블을 고정시켰습니다. 이 연구는 비웃음을 받는 것에 대한 두려움을 가진 사람들(Gelotophobia: 비웃음을 당하는 것에 대한 두려움으로 일종의 사회공포증입니다. )이 일반적으로 즐거운 감정에 대해 표면적으로 드러나는 기쁨(Duchenne display)으로 반응하는지 아니면 웃음을 이끌어내는 감정에만 반응하는지를 확인하기 위한 것이었습니다. 

3. 참가자들의 얼굴이 잘 드러나도록 조명 사용

실험실이든 현장에서든 적절한 조명은 매우 중요합니다. 좋은 조명은 결과의 신뢰성을 높일 수 있기 때문에 FaceReader와 같은 소프트웨어를 사용하여 얼굴을 인식하는 경우에 더더욱 그렇습니다.

예를 들어,  Danner et al. 은 과일 주스를 마시는 참가자의 얼굴 표정을 FaceReader를 사용하여 자동으로 분석하였습니다. 그들의 설정은 서로 다른 오렌지 주스 샘플에서 나타나는 얼굴 표정의 중요한 차이를 감지할 수 있을 만큼 충분히 정확한 데이터를 제공하였습니다. 포토 램프를 사용하여 설정을 최적화할 수 있으나 이로 인해 테스트 참가자의 정면 조명이 확산되나 강한 반사나 그림자는 피해야 합니다.

 

 

4. 분석을 위한 더 낮은 프레임 속도 선택

비디오를 분석하기 위한 소프트웨어를 사용할 때는 반드시 연구 요구 사항에 맞는 프레임 속도를 선택해야 합니다. 프레임 속도가 낮을수록 더 빠른 분석이 가능하면서도 필요한 결과를 얻을 수 있습니다.

Gorbunov는 FaceReader를 사용하여 비디오의 3번째 프레임마다 분석을 하였습니다. 그들은 얼굴 표정을 정량적으로 설명하는 데이터를 생성하는데 필요한 계산 시간과 이러한 데이터를 분석하는데 필요한 계산 시간을 줄이기 위해 이 프레임 속도를 선택했다고 했습니다. 이 특별한 경우에는 Mars-500 격리 실험에서 얼굴 표정이 측정되었습니다.

5. 상황기록

이제 얼굴 표정 측정 방법을 알고 있으므로 행동의 맥락을 살펴보는 것이 중요합니다. 당신은 Eye Tracking(시선추적), 생리학적 측정, 화면 캡처 기술 등 더 많은 측정을 연구에 포함하도록 선택할 수 있습니다.

예를 들어 아래 질문에 대답해 보세요

테스트 참가자는 어떤 사용자 인터페이스를 보고 있나요? 또는 ‘행복하다’고 인식된 얼굴 표정이 기록되는 동안 룸에서 발생한 이벤트는 무엇입니까?

상황을 고려하면 얼굴 표정과 감정을 형성하는 환경적 단서와 맥락을 밝혀 얼굴 표정 분석의 강점을 보완할 수 있습니다.

 

 

 

References

■      Danner, L.; Sidorkina, L.; Joechl, M.; Duerrschmid, K. (2013) Make a face! Implicit and explicit measurement of facial expressions elicited by orange juices using face reading technology. Food Quality and Preference, 32, 167-172. doi:10.1016/j.foodqual.2013.01.004

■      De Meulemeester, C., Lowyck, B., Boets, B., Van der Donck, S. & Luyten, P. (2021). Do my emotions show or not? Problems with transparency estimation in women with borderline personality disorder features. Personality Disorders: Theory, Research, and Treatment, 13(3), 288-299. doi.org/10.1037/per0000504.

■      Forestell, C.A.; Mennella, J.A. (2012). More than just a pretty face. The relationship between infant’s temperament, food acceptance, and mothers’ perceptions of their enjoyment of food. Appetite, 58, 1136-1142.

■      Gorbunov, R. (2013). Monitoring emotions and cooperative behavior. Eindhoven: Technische Universiteit Eindhoven. ((Co-)promot.: prof.dr. G.W.M. Rauterberg, dr.ir. E.I. Barakova & dr. K.P. Tuyls).

■      Platt, T.; Hofmann, J.; Ruch, W.; Proyer, R.T. (2013). Duchenne display responses towards sixteen enjoyable emotions: Individual differences between no and fear of being laughed at. Motivation and Emotion, 37, 776-786. doi.org/10.1007/s11031-013-9342-9.

 

 

 

원문

https://www.noldus.com/blog/how-to-measure-facial-expressions