얼굴 표정 분석에서 사용자 정의 표현(Custom Expression)

 

 

인간 감정의 복잡성을 탐구할 때, 연구자들은 자주 얼굴표정을 Action Unit(AU)이라고 하는 개별적인 구성 요소로 나누는 얼굴 행동 코딩 시스템(FACS-Facial Action Coding System)에 사용하는 경우가 많습니다. 이러한 AU를 다른 지표와 결합하여 사용하면 연구를 위한 사용자 정의 표현을 만드는 것이 가능합니다. 다양한 연구 분야에서 이러한 사용자 정의 표현을 어떻게 사용할 수 있을까요? 그리고 FaceReader와 같은 얼굴 표정 소프트웨어에서는 어떻게 표정을 만들 수 있을까요?

 

 

사용자 정의표현(Custom Expression)의 이점

얼굴표정분석에서 사용자 정의 표현을 사용하는 분야가 점점 늘어나고 있습니다. 사용자 정의 표현은 다양한 분야의 연구자들에게 이점을 제공하는데, 이는 기본적인 얼굴 표정이 드러내지 않을 수도 있는 인간 행동에 대한 더 깊은 이해를 얻을 수 있기 때문입니다. 사용자 정의표현이 당신의 연구에 어떻게 도움이 될 수 있는지 궁금한가요? 아래에는 사용자 정의표현이 다양한 분야의 연구를 풍부하게 하는 몇 가지 방법을 나열되어 있습니다.

 

임상심리학-기본적인 감정을 넘어서

임상 환경에서 사용자 정의 표현이 제공하는 정확성은 매우 귀중할 수 있습니다. 예를 들어, 스탠더드 표현세트는 슬픔과 우울, 또는 진정한 미소와 거짓 미소 사이의 미묘한 차이를 포착하지 못할 수 있지만 사용자 정의 표현을 측정함으로써 연구자들은 이러한 미묘한 부분들을 식별할 수 있고, 더 정확한 진단과 치료 계획을 제공하는 것을 도울 수 있습니다.

 

발달심리학-감정표현의 형성

발달 심리학자들은 어린아이들의 표현의 형성과 변화를 관찰함으로써 사용자 정의 표현으로부터 큰 이익을 얻을 수 있습니다. 이것은 발달 단계와 사회적, 정서적 기술의 출현을 이해하는데 도움이 될 수 있습니다. 발달 심리학에서 사용자 정의 표현은 공감, 혼란, 집중 또는 좌절의 미묘한 표현이 포함할 수 있습니다.

 

사용자 경험-피드백 미세 조정

사용자 경험(UX-User Experience) 분야에서 사용자 정의 표현은 사용자 만족도를 더욱 자세히 분석할 있습니다.  단순히 좌절감을 식별하는 대신 사용자 정의 표현은 혼란, 압도 또는 실망을 구별할 수 있습니다. 이것은 제품 또는 웹사이트 개발에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공하여 기업이 사용자 요구를 더 잘 충족할 수 있도록 도와줍니다.

 

신경과학-인지 과정에 대한 더 나은 통찰력

신경과학자들은 사용자 맞춤 표현들을 사용하여 특정 얼굴 움직임과 뇌 활동을 연관시킬 수 있습니다. 예를 들어, 연구자들은 집중력, 좌절 또는 불안의 표현을 연구하여 신경학적 상태에 대한 바이오 마커들을 찾고 기억하는 과정들을 밝히는데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 인지 작업과 관련된 정서적 상태에 대한 통찰력도 얻을 수도 있습니다.

 

 

 

인적요소-안전성 및 성능 향상

사용자 지정 표현은 인간과 기계의 상호 작용에서 안전성과 효율성을 최적화하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 인지 부하, 지루함, 불안 또는 스트레스를 나타내는 AU의 특정 조합을 분석함으로써 연구자들은 보다 직관적인 인터페이스와 컨트롤을 설계할 수 있습니다. 예를 들어 비행 시뮬레이터에서 조종사의 특정 반응을 측정하여 조종사가 복잡한 의사 결정으로 인해 과부하에 걸리는 시기를 파악하고 실제 사고를 방지하기 이해 조종석 경고를 재설계하도록 유도할 수 있습니다.

 

뉴로마케팅-소비자 감정이해

뉴로마케팅 연구자들은 소비자들의 잠재의식적 반응을 탐구하기 위해 사용자 정의 표현을 사용할 수 있습니다. 브랜드는 혼란, 회의 또는 기쁨을 나타낼 수 있는 표정의 미묘한 변화를 식별함으로써 브랜드의 제품, 광고 및 쇼핑 경험에 대한 진정한 감정 반응을 측정할 수 있습니다. 이러한 유형의 피드백은 기존 설문 조사가 포착할 수 있는 것 이상을 제공하므로 마케팅 담당자는 타깃 고객을 위한 캠페인을 세부적으로 조정할 수 있습니다.

 

FaceReader에서 사용자 정의 표현 만들기 및 사용

FaceReader로 작업할 때 Action Unit모듈에서 사용자 지정 표현을 사용할 수 있습니다. 이 소프트웨어를 사용하면 다양한 입력 블록을 추가하여 동작 단위, 기본 감정, 심박수 및 머리 방향과 같은 사용자 정의 표현을 형성할 수 있습니다. 다음으로 이러한 입력 블록을 결합하고 처리하는 방법을 선택합니다. FaceReader는 이 공식을 사용하여 사용자 정의 표현을 실시간으로 계산합니다.

 

 

 

연구에서의 사용자 정의 표현의 힘

성공적인 표정 분석의 핵심은 감정을 인식하는 것뿐만 아니라, 감정의 복잡성과 맥락을 이해하는 것입니다. 사용자 정의 표현을 사용하면 연구자들은 기본적인 표현이 항상 포착할 수 없는 행동이나 감정을 연구할 수 있습니다. 이를 통해 이전에는 얻을 수 없었던 세부적인 수준으로 감정에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이러한 심층 분석을 통해 보다 개인화되고 효과적인 개입, 제품 및 치료법으로 이어질 수 있습니다.

 

 

 

 

원문
https://www.noldus.com/blog/why-you-should-use-custom-expressions