华通明略研究总监:表情识别神经科学
导语:,华通明略研究总监:表情识别神经科学
蔡达章:大家好我叫蔡达章,说起华通明略,在座各位可能没有听过这个名字,其实我们是在到今年2014年,在全球已经第40个年头,我们1974年成立在伦敦,现在在全球有58个国家,大概有4000多名员工。我们其实在游戏的研究,也是这两三年开启来的。
这两三年的研究里面,让我们对游戏整体的研究有一个比较充分的认识。我们会做一些可玩性的研究,另外也会做一些市场战略分析,商业化的研究,以及营销传播的研究。
今天这个主题讲到互交,所以我们想用一个主题,我们想到神经科学,是一个比较好的一个话题,因为我们在全球也有九个研究中心,是做一些比如说脑电波,以及眼动跟踪,有表情识别这些研究。我之前跟组委会沟通,发现今天有脑电波的分享,非常高大上。所以今天我会跟大家分享一下表情识别的东西。因为这个东西跟大家是比较贴近的。
比如说你跟一些朋友打交道的时候,你会发现今天你气色不太好,或者今天你红光焕发,这个东西怎么看出来?通过他的表情可以看出来,表情这个东西本身可以捕捉的,然后我们也会看到说我们有一些相面的大师,他只要看到你他就觉得你说的很准。其实是怎么回事?他是把很多不同人的表情,他已经放在他的脑海里面经过处理,然后告诉你他的故事。所以这个是一个表的捕捉然后在大脑的一个运作的过程。
其实我们在计算机发展到今天的情况下,其实表情识别已经在很多地方都运用到,包括手机、家庭影音都会用得到。我们在平时做用户研究的时候,我们会发现我们往往很多时候是通过一问一答的形式,或者通过看的形式,观察的形式,来做一些我们结论的生成,我们用户研究经验的提升。我们这里想说,除此之外会不会有更多更好的方式?包括脑电波,包括表情识别这些东西。
我们会怎么做呢?其实蛮简单一个东西,其实我们会在一般的笔记本电脑,或者说家庭的电脑前面,如果摄象头达到一定精度就OK,我们会装一个摄象头,通过在电脑里面装一个软件,这个软件就能够识别这个人的面部表情,通过这种表情,进入到我们软件分析,就可以看到,当这个人看到一些东西的时候,他会有什么样的喜怒哀乐,然后这种喜怒哀乐是怎么样表现出来的,然后计算机就会通过不同的部位的捕捉,来去做分析。
在整个过程中,我们会监测几方面的表情,包括有表现出很愉悦的,就好像刚才胡总提到的,在度量里面的愉悦感,包括有惊讶、困惑、厌恶,也包括刚才胡总提到的投入度也就是我们说的专注,在这里一系列的指标,我们能够统计说,这样的一个画面,这样的情景带出来的正面情绪是怎么样的,带出来负面的情绪是怎么样,就能够在每一桢每一个时间段上看到他们这些曲线的区别。
这是我们卡到的一个输出界面,当我们看到当这个影象不断播放的情况下,我们不同的曲线,比如说这里有蓝色、红色、绿色的曲线,分别代表了不同的情感。然后也会看到在这个播放的过程中,不同群族的人群,他们对这个影片的感受是怎么样的,他们在哪些地方是非常愉悦,哪些地方是非常的专注。
我这里有一个影片,是DEMO了一下这个过程,我们用的是国外的一个案例,是拿了大众的一个广告做这个DEMO大家看的过程中,感受一下自己的这个感受,对这个影片的感受,是否和那个曲线上的东西是一致的,请看大屏幕。大家留意一下下面黄色的曲线,就是正面情绪,你会看到其他有蓝色、红色的,其实代表不同的感受的曲线。
我不知道这条曲线跟大家刚才看的情绪是否一致?刚才这条片子,刚好印证了刚才我对上一位专家提到的,就是当声音开始出来的时候,确实对整个人的情绪来说是有很大的影响,所以会看到一条曲线的波动是往上扬,但是后面跟主体画面过去了之后,展示更多的东西,所以这样的一个技术,其实我们是可以应用在我们的整个游戏设计里面的。比如说可以帮助我们了解,其实这个游戏是否能够调动我们用户的积极性,是吸引用户专注,能够在特定的画面,或者特定的视觉,或者特定的一个核心玩法上面,能够勾起我们用户我们的玩家有兴趣。
另外究竟这个游戏里面哪些场景,哪些情节?是能够带动我们的玩家强烈的情绪。究竟这些在哪里?然后我们的产品是否能够很好的引导我们的玩家,按照我们制定的一条路走下去呢?另外比如说像我们的玩家,如果要建立一个玩家看他玩这个游戏不同阶段情绪怎么样的时候,这个方式也是非常好的。
最后会讲一讲,我们这种面部识别技术的优势。
第一个它是可以测量的,是整合过的一种研究方式,它不需要做很大量的测试。
比如说每一个人只要你想了解这个人看这个东西的时候情绪是怎么样的,你就拿过来做这个测试,装一个摄象头,就可以了解到他的情绪变化。
第二个这种东西是容易比较理解的,因为表情每天,我们自己有表情,我们也在看别人的表情,所以这个东西也是非常可取的。
还有第三个,在整个过程中,其实表情,不同的民族,不同的国家,他在表现上面是不一样的,而在这里我们的技术里面包含了不同的民族,不同国家在不同的人种,不同年龄,他们表情识别很重要的表情数据库,以保证这样的识别是精确的可验证的。
我的发言讲完了,谢谢各位!
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