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 하나를 선택하거나 기존 대시보드를 디자인함으로써 분석의 개요를 직관적으로 파악할 수 있을 뿐 아니라 실험 참가자 그룹 데이터를 손쉽게 비교할 수 있도록 프로젝트 분석 플랫폼이 개선되었습니다.
사용자 정의 표정의 추가
FaceReader 9.1에서는 ‘자연스러운 웃음’과 ‘말하기’를 분석에 포함시킬 수 있도록 하여 데이터 분석에 있어서 심도있는 인사이트를 밝혀내는데 도움을 제공합니다.
FaceReader Online과 통합
지역 및 장소의 제약 없이 테스트를 진행할 수는 없을까요? FaceReader 9.1과 FaceReader Online을 결합하여 공간의 제약 없이 연구자가 원하는 방식으로 대규모 참가자 그룹을 쉽고 간편하게 테스트할 수 있습니다.
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