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正向情緒表情辨識的擬人化分析研究

為了解決Zenbo Junior SDK的問題，作者王滬懷 這樣論述：

本研究探討擬人表情如何看起來快樂又自然真實。機器人、3D擬人、遊戲的怪物、模型雕刻等都會運用到臉部的情緒表情。這些擬人設計如何看起來生動自然，又能清楚辨識擬真人物表情的情緒，就顯得重要。本研究使用Generated Photos演算合成的AI圖片來做為辨識情緒表情的素材。假說認為，當AI合成的人臉眼輪匝肌框部與口輪匝肌一起牽動時，受試者認為圖片裡的人物是快樂又自然真實的表情。相反的，如果上述的表情肌肉沒有一致性的牽動時，快樂與自然的感受會來的低。實驗一以AI合成人臉圖片做情緒表情評分，同步進行眼動儀眼動追蹤。結果顯示：眼輪匝肌框部與口輪匝肌具有一致性牽動時，快樂、自然評分比較高，一致性圖片比

較不像AI合成人物，像真實人物且令人喜歡。眼動追蹤顯示，不論臉部牽動是不是一致性，視覺軌跡都會停留在嘴巴，判讀的總來回次數、總凝視時間都沒有差異。對一致性圖片，快樂與自然評分、自然與真人評分，皆有顯著性相關，自然與AI合成人物評分則為負相關。對非一致性圖片，快樂與自然評分有正相關。自然與AI合成人物評分則無相關。一致性的快樂與喜歡比非一致性快樂與喜歡相關係數高。實驗二為情緒辨識Affectiva 的App辨識實驗一同樣80張圖片，結果顯示：Affectiva App偵測JOY和SMILE在一致性圖片上高於非一致性圖片分數。實驗三根據實驗一眼動結果，檢測眼睛是否是判斷情緒的因素。將人臉圖片合成戴

上口罩，進行與實驗一同樣測驗，結果顯示：就算圖片上的人臉戴上口罩，受測者依舊對一致性圖片，給予較高的快樂、自然的評分。同時他們也認為這些圖片比較不像AI合成人物，而比較像真實人物，也較令人喜歡。圖片合成上口罩後，在一致性圖片情況，快樂與自然、自然與真人，皆有顯著性相關；而自然與AI合成人物無相關。在非一致性圖片情況，快樂與自然有相關。自然與AI合成人物無相關。一致性快樂與喜歡比非一致性快樂與喜歡的相關係數較低。跨實驗分析顯示：實驗一、二具有交互作用，對於快樂的評分，人會給予一致性組較高的評分，Affectiva App給非一致性組則給予較高的評分。實驗一、三則無交互作用，表示判讀整體臉部的自然

、喜歡比戴口罩高，AI合成人物相反比較低，只有快樂、真人有沒有戴口罩，人對情緒判讀感受是相似的。