感性工學為基礎之人工表情分析

Artificial expression analysis with Kansei engineering

王肇儀(Jhao-yi Wang)

指導教授 ： 張江南

國立中央大學/工學院/光機電工程研究所/碩士(2008年)

摘要

人與人之間的溝通，有超過60％是不用言語的，而是依靠表情和肢體動作，而機器人何嘗不能做到呢？這即是本研究想要追求的目標。本論文以感性工學為基礎，其中探討到人類心理層面的認知和人體生理學，透過生理學瞭解表情肌肉和神經之間的互動進而控制表情。使用硬體量測表情肌的肌電訊號，經過濾波、正規化處理，得到可用的參數，再以類神經網路運算、歸類，進而探討出表徵，來完成人體臉部五官的表情模擬。期盼不久的未來，機器人不再是面無表情的鋼鐵，而是擁有豐富、生動的表情，與人類親密的互動。

關鍵字

表情肌 ； 肌電訊號 ； 類神經網路 ； 感性工學 ； 認知心理學 ； 人體生理學

並列摘要

If one considers that more than 60% of human communication is conducted
non-verbally ( by using facial expressions and gestures ) , an important research
topic is how interfaces for this non-verbal communication can be developed.
In the study , the purpose of constructing a kansei engineering structure is
to understand the relationship among psychological cognition , physiological
structure , and facial expression control.
In the process , myoelectric signal that measured byActive EMG sensor
becomes important parameter after filtering and normalization , and the
parameter could be used to sort out the characteristics then complete the
simulation of facial expression via neural network.
In the future , the robot will not just metals without facial expressions.We
expect the robot capable of interacting with human more closely.

並列關鍵字

Neural network ； Physiological Muscle of facial expression ； Psychological cognition ； Kansei engineering

參考文獻

[3] Karsten Berns ,and Tim Braum , “DesignConceptofaHuman-likeRobotHead”

[5] 陳智宣，應用美度與感性工學於畫面型使用者介面評價之研究，國立成功大學，碩士論文，民國93年

[23] A. Zaknich, “Neural Networks for Intelligent Signal Processing,” Vol. 4.

[24] D. A. White and D. A. Sofge Edited, “Handbook of intelligent control,”Neural, Fuzzy, and Adaptive Approaches, Van Nostrand Reinhold, 1992.

[25] S. Haykin, “Neural networks : A comprehensive foundation,” Maxwell Macmillan, Canada, 1994.