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人臉表情

今天學到一個字 “insouciant”：

「Insouciant」是一個形容詞，用來描述一個人無憂無慮、不關心或冷漠的態度。某個人如果是 insouciant，通常表現出缺乏憂慮或焦慮，並且顯得放鬆且對潛在的問題或挑戰毫不在意。這個詞傳達了一種輕鬆和漫不經心的感覺。

DALL·E 2024-08-14 04.31.14 - A man with an insouciant expression, standing casually with his hands in his pockets. He has a slight, carefree smile on his face and relaxed posture
DALL·E 2024-08-14 04.35.44 - A woman with an insouciant expression, standing casually with one hand on her hip. She has a slight, carefree smile, and a relaxed, confident posture
DALL·E 2024-08-14 04.37.16 - A detailed drawing of a cat with an insouciant expression, sitting lazily on a soft cushion. The cat has half-closed eyes, a relaxed posture, and a sl
DALL·E 2024-08-14 04.39.14 - A detailed drawing of a cat with an insouciant expression, casually holding a small fish in its mouth. The cat has a relaxed posture, half-closed eyes

顯然ChatGPT理解的貓咪 insouciant 和人類的 insouciant 不一樣。不過這裡要說句公道話，ChatGPT是對的，因為貓咪沒有臉部肌肉神經，所以貓咪是不會笑的。人想象中的貓咪笑臉是真正的 hullucination。

請解釋人類臉部的表情如何由臉部肌肉表現出來？

人類的臉部表情是通過臉部肌肉的收縮和放鬆來表現的。臉部肌肉通常被稱為表情肌，這些肌肉直接附著在皮膚上，因此它們的運動可以改變皮膚的形狀，從而產生各種面部表情。以下是一些常見表情及其涉及的主要肌肉：

    1. 微笑：

    • 主要肌肉：顴大肌（Zygomaticus major）

    • 當顴大肌收縮時，它會將嘴角向上拉，形成微笑。

    1. 皺眉：

    • 主要肌肉：皺眉肌（Corrugator supercilii）

    • 這塊肌肉位於眉毛下方，當它收縮時，會使眉毛向內和向下移動，形成皺眉的表情。

    1. 驚訝：

    • 主要肌肉：額肌（Frontalis）

    • 當額肌收縮時，它會將眉毛上提，使額頭上形成橫向皺紋，眼睛睜大，表現出驚訝。

    1. 生氣：

    • 主要肌肉：降眉肌（Procerus）和鼻肌（Nasalis）

    • 這些肌肉的收縮會使眉毛向內聚攏，鼻翼擴張，形成憤怒的表情。

    1. 厭惡：

    • 主要肌肉：上唇提肌（Levator labii superioris）和降口角肌（Depressor anguli oris）

    • 這些肌肉會使上唇上提，鼻子上部的皮膚皺起，嘴角向下，表現出厭惡的感覺。

    1. 悲傷：

    • 主要肌肉：降口角肌（Depressor anguli oris）和降唇肌（Depressor labii inferioris）

    • 當這些肌肉收縮時，它們會拉低嘴角，使嘴唇下垂，表現出悲傷的表情。

每個表情通常涉及多塊肌肉的協同工作，這些肌肉的收縮和放鬆能夠產生多樣的、細微的情感表現。這些表情肌受面部神經（面神經）的控制，大腦中的情緒中心（如杏仁核）會根據情緒狀態發出信號，激活相應的肌肉群，從而產生具體的面部表情。

控制人類臉部肌肉伸縮的神經信號，是由大腦經過脊椎然後傳導至臉部，還是由大腦直接傳導至臉部？

控制人類臉部肌肉伸縮的神經信號是由大腦直接傳導至臉部，而不是經過脊椎。這些神經信號通過面神經（也稱作第七顱神經）來控制臉部肌肉的運動。

具體過程如下：

  1. 大腦信號的生成：當大腦中的情緒中心（如杏仁核、前額葉皮層等）對某個情感或動作做出反應時，會發出神經信號。
  2. 信號傳遞至面神經核：這些信號首先到達位於腦幹中的面神經核。面神經核是控制面神經的主要中樞。
  3. 面神經的作用：面神經核會發出神經信號，通過面神經直接傳遞到臉部的表情肌。面神經分為多條分支，每一條分支負責支配不同的面部肌肉群。
  4. 肌肉的收縮：當神經信號抵達臉部肌肉時，這些信號會促使肌肉收縮或放鬆，從而產生相應的表情。

因此，臉部肌肉的運動是由大腦直接通過面神經傳導信號到臉部肌肉完成的，而不涉及脊椎的神經傳導通路。这种直接的神经通路允许快速而精确的面部表情控制。

所以說人類臉部的表情反應是非常迅速的。當大腦中產生什麼樣的情緒，喜怒哀懼，臉部立即顯現出來。這樣說對嗎？

是的，這樣說是對的。人類的臉部表情反應通常非常迅速，當大腦中產生特定的情緒時，這些情緒會立即透過面神經傳導至臉部肌肉，並表現在臉部表情上。這種快速反應是因為情緒和面部表情之間存在直接的神經連結，大腦的情緒中心能夠快速調動面部肌肉，幾乎是即時地顯示出情緒反應。

例如，當我們感到驚訝時，眉毛會迅速上提、眼睛睜大；當我們感到高興時，嘴角會不自覺地上揚，顯示出微笑。這些反應通常發生在一瞬間，幾乎沒有延遲，因為這種反應在生理和進化上都有重要的作用，能夠即時地向周圍的人傳遞情緒訊號。

解剖學上，人類臉部有幾塊可伸縮的肌肉？

在解剖學上，人類臉部大約有20多塊可伸縮的表情肌，這些肌肉負責控制臉部的各種表情。以下是一些主要的面部肌肉，分布在臉部不同區域並且負責不同的表情：

額頭和眼部周圍

  1. 額肌（Frontalis）：抬高眉毛，產生驚訝的表情。
  2. 皺眉肌（Corrugator supercilii）：使眉毛向內拉，產生皺眉表情。
  3. 眼輪匝肌（Orbicularis oculi）：閉合眼睛，負責眨眼和眯眼。

鼻部

  1. 降眉肌（Procerus）：使鼻根部皮膚皺起，表現出憤怒或困惑。
  2. 鼻肌（Nasalis）：擴大或縮小鼻孔。

頰部

  1. 顴大肌（Zygomaticus major）：拉高嘴角，產生微笑。
  2. 顴小肌（Zygomaticus minor）：協助拉高上唇。
  3. 笑肌（Risorius）：拉動嘴角向側面，形成微笑。

口部周圍

  1. 口輪匝肌（Orbicularis oris）：圍繞嘴唇，負責閉合嘴巴、吹氣、噘嘴。
  2. 上唇提肌（Levator labii superioris）：拉高上唇，露出牙齒。
  3. 降口角肌（Depressor anguli oris）：拉低嘴角，表現出悲傷或不滿。
  4. 降唇肌（Depressor labii inferioris）：拉低下唇，顯示厭惡或懷疑。
  5. 頦肌（Mentalis）：使下唇翹起，表現出不安或懇求。

其他區域

  1. 頰肌（Buccinator）：拉緊臉頰，協助咀嚼和吹氣。
  2. 笑肌（Levator anguli oris）：提升嘴角，形成微笑。
  3. 降角肌（Depressor anguli oris）：使嘴角下垂，產生悲傷的表情。

這些肌肉通過不同的組合和協同運動，可以產生非常多樣化的表情。這些表情肌的活動使人類能夠通過面部表情來表達情感、交流意圖和傳遞信息。

請介紹這些臉部肌肉的伸縮，有人把它編碼成一套系統？

是的，有一個著名的系統叫做面部動作編碼系統（Facial Action Coding System，簡稱 FACS），它是由心理學家Paul Ekman和Wallace V. Friesen在1970年代開發的。這個系統詳細描述了臉部肌肉如何通過不同的組合來產生各種面部表情。

面部動作編碼系統（FACS）概要

FACS將臉部的表情分解為基本單位，這些基本單位被稱為動作單元（Action Units，簡稱 AUs）。每個動作單元對應特定的臉部肌肉或肌肉群的運動。FACS系統允許研究人員、動畫師、法醫學專家等準確地描述和分析臉部表情。

動作單元（AUs）的例子

以下是一些常見的動作單元及其涉及的肌肉和表情特徵：

    1. AU1：眉毛內側提起

    • 肌肉：皺眉肌（Corrugator supercilii）

    • 表情：皺眉，表現出困惑或集中注意力。

    1. AU2：眉毛外側提起

    • 肌肉：額肌（Frontalis）

    • 表情：驚訝，眉毛上提。

    1. AU4：眉間拉近

    • 肌肉：降眉肌（Procerus）和皺眉肌（Corrugator supercilii）

    • 表情：憤怒或不滿。

    1. AU6：眼輪匝肌收縮

    • 肌肉：眼輪匝肌（Orbicularis oculi）

    • 表情：真誠的微笑，眼角出現笑紋（眯眼）。

    1. AU12：嘴角上提

    • 肌肉：顴大肌（Zygomaticus major）

    • 表情：微笑或歡樂。

    1. AU15：嘴角下降

    • 肌肉：降口角肌（Depressor anguli oris）

    • 表情：悲傷或沮喪。

    1. AU17：下巴隆起

    • 肌肉：頦肌（Mentalis）

    • 表情：懇求、焦慮或不安。

    1. AU23：嘴唇緊閉

    • 肌肉：口輪匝肌（Orbicularis oris）

    • 表情：固執、準備反擊。

    1. AU25：嘴巴張開

    • 肌肉：多塊肌肉協作，包括口輪匝肌的放鬆

    • 表情：驚訝或說話。

    1. AU26：下顎放低
        • 肌肉：降下頷肌（Depressor anguli oris）和其他協助肌肉

        • 表情：驚訝或驚恐。

FACS的應用

FACS系統被廣泛應用於心理學研究、法醫分析、面部表情識別技術、計算機動畫以及人機互動等領域。它能夠幫助識別微表情（即非常短暫的、難以察覺的表情），這在心理學和刑事調查中尤其有用。

例如，動畫師可以使用FACS來創建更加逼真的面部表情，在電影和視頻遊戲中讓角色的面部表現更加生動和真實。此外，在情感計算領域，FACS被用來開發能夠識別和解釋人類面部表情的人工智能系統。

總之，FACS提供了一種科學而系統的方法來編碼和解碼臉部表情，為許多研究和應用提供了強大的工具。

電腦的人臉表情辨識也是靠著這套FACS來達成？

是的，許多電腦人臉表情辨識技術確實是基於FACS（面部動作編碼系統）來達成的。FACS提供了一個標準化的框架，可以用來描述和識別人臉上的微小肌肉運動和表情變化，這對於訓練和開發表情辨識系統非常有用。

電腦人臉表情辨識的工作原理

  1. 影像捕捉：

  • 首先，系統會通過攝像頭或其他影像捕捉設備獲取人臉的數據。這些數據通常包括一系列靜態影像或連續的視頻幀。

  1. 人臉檢測和對齊：

  • 接著，系統會檢測到人臉並對其進行對齊處理，以確保面部特徵（如眼睛、鼻子、嘴巴等）在不同影像中的位置是統一的。

  1. 特徵提取：

  • 系統會從人臉影像中提取特徵點，這些特徵點通常與FACS中的動作單元（AUs）相關聯。例如，眼角、嘴角、眉毛等區域的特徵點可以用來識別相應的面部表情。

  1. 動作單元識別：

  • 基於FACS的模型，系統會分析這些特徵點之間的相對位置和變化，並將其映射到相應的動作單元。這個步驟可以識別出臉部特定部位的肌肉活動，例如嘴角上揚代表微笑（AU12），眉毛拉近代表皺眉（AU4）。

  1. 表情分類：

  • 最後，系統會根據識別出的動作單元組合來判斷整體表情。例如，微笑（AU12）與眯眼（AU6）的組合可以被識別為一個真誠的笑容。這些組合可以映射到高層次的情感狀態，如高興、悲傷、憤怒、驚訝等。

FACS在表情辨識中的應用

使用FACS來進行表情辨識有幾個明顯的優點：

  • 標準化：FACS提供了統一的表情編碼系統，使得不同的表情辨識系統之間具有可比性和互操作性。
  • 精細度：FACS允許系統捕捉到微表情或細微的情感變化，這對於精確的情感分析非常重要。
  • 應用廣泛：由於FACS是基於臉部解剖學的，因此可以適用於各種面部表情分析應用，包括心理學研究、情感計算、監控系統、娛樂媒體等。

不過，值得注意的是，儘管FACS是表情辨識中的重要工具，現代的表情辨識技術還結合了其他深度學習方法和神經網絡，以提高準確性和適應性。這些技術可以從大量的臉部影像數據中自動學習和識別表情模式，不僅限於FACS系統定義的動作單元。

目前電腦的人臉表情辨識準確度如何？

目前電腦的人臉表情辨識技術已經取得了顯著的進展，在很多應用中都能達到相當高的準確度。然而，準確度取決於多種因素，包括所使用的技術、數據集的質量、訓練模型的多樣性、實際應用場景的複雜性等。

準確度概述

    1. 靜態圖像表情辨識：

    • 在處理靜態圖像（如照片）中的面部表情時，先進的表情辨識系統的準確度通常在90%以上。對於標準化的數據集（如FER2013、AffectNet等）進行測試時，這些系統能夠準確地辨識出高興、驚訝、悲傷、憤怒、厭惡、恐懼和中性等常見表情。

    1. 動態影像表情辨識：

    • 在處理動態影像（如視頻）中的表情時，準確度通常也很高，尤其是在清晰、光線充足的環境下。許多系統能夠精確地跟踪表情的細微變化並識別出連續的情感變化，準確度可以達到85%-95%。

    1. 微表情辨識：

    • 微表情是非常短暫且細微的表情變化，通常持續不到半秒。微表情的辨識相對困難，但有些專門設計的系統能夠達到70%-80%的準確度，這在心理學和行為分析中具有重要應用。

    1. 實際應用環境：

    • 在實際應用中，如監控攝像頭或手持設備上進行表情辨識，系統的準確度會受到光線條件、面部角度、遮擋（如眼鏡、口罩）、人種和性別多樣性等因素的影響。在這些情況下，準確度可能會有所下降，但一些先進的系統仍然能夠在85%左右的準確度下運行。

影響準確度的因素

    • 光線和環境：光線不足、強光反射或陰影等環境因素會影響系統的表現，特別是在戶外環境下。

    • 面部角度：當人臉不正對攝像頭，或部分面部被遮擋時，辨識難度會增加。

    • 多樣性：數據集中缺乏對不同人種、年齡、性別的多樣性考慮，可能會導致系統對某些群體的表情辨識精度較低。

    • 表情複雜性：混合表情（如悲傷中帶有一絲微笑）或細微的表情變化，通常比純粹的單一情感表情更難辨識。

持續改進

隨著深度學習和神經網絡技術的不斷進步，特別是卷積神經網絡（CNN）和生成對抗網絡（GAN）的應用，表情辨識的準確度仍在持續提高。研究者們也在不斷優化模型，增加訓練數據的多樣性，以提高在各種環境和人群中的適用性。

總的來說，現代電腦的人臉表情辨識技術已經達到相當高的準確度，並在多種應用中展現出實用價值。然而，在處理特殊情況或挑戰性場景時，仍有進一步提升的空間。

人類平均的臉部表情辨識準確度又如何？比電腦高還是低？

人類在臉部表情辨識方面通常具有非常高的準確度，尤其是在熟悉的社交環境或與熟悉的人互動時。然而，這個準確度會受到一些因素的影響，如情境、文化背景、經驗等。總體來說，人類的表情辨識能力在大多數情況下仍然比電腦高，但也有一些例外情況。

人類臉部表情辨識準確度

    1. 常見表情：

    • 在識別常見的基本情感表情（如高興、驚訝、憤怒、悲傷、厭惡、恐懼）時，人類的準確度通常非常高，通常能達到90%以上。

    1. 熟悉的人：

    • 當辨識熟悉的人的表情時，人類的準確度更高，因為我們能夠結合先前的經驗、聲音語調和上下文進行判斷。

    1. 文化差異：

    • 不同文化背景的人可能對某些表情有不同的解釋，這可能會影響準確度。即便如此，人類在跨文化情境下仍能保持較高的辨識準確度，雖然這種情境下的準確度可能略低於同文化情境。

    1. 微表情：

    • 對於微表情（非常短暫且細微的表情），人類的辨識準確度可能會下降。訓練有素的人（如一些心理學家或調查員）可以在微表情辨識中表現出較高的準確度，但普通人在這方面的表現可能相對較差，準確度在50%-70%之間。

與電腦的比較

    • 靜態和動態表情：

    • 在靜態和動態的常見表情識別中，人類通常比大多數電腦系統更加靈活和準確。特別是在自然環境中，當光線條件不理想、面部角度不正或有部分遮擋時，人類能夠依賴其他線索（如語境或聲音）進行更準確的判斷。

    • 微表情和細微差異：

    • 對於微表情或表情的細微變化，某些高精度的電腦系統可能在速度和精度上超過普通人類，特別是當這些系統專門訓練來捕捉這些細微變化時。

    • 一致性和疲勞：

    • 電腦系統在表情辨識上具有一致性和不會疲勞的優勢，而人類的表現可能會因疲勞、情緒、注意力等因素的影響而變化。

結論

在典型的日常社交情境中，人類的表情辨識能力通常高於當前的電腦系統，尤其是在複雜或非結構化的環境中。然而，在特定任務（如微表情辨識）或需要長時間持續一致地進行表情分析時，經過專門訓練的電腦系統可能在某些方面優於人類。

總體來說，兩者各有優勢，電腦系統正在不斷進步，但在人類特有的社交直覺和情感理解方面，電腦仍然有待追趕。

文圖：ChatGPT-4o

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