陳璐， 雷聰聰， 陳郁

(上海工程技術(shù)大學(xué) 紡織服裝學(xué)院，上海 201620)

在服裝設(shè)計(jì)領(lǐng)域，了解消費(fèi)者對(duì)服裝的喜好可以幫助設(shè)計(jì)師與消費(fèi)者之間建立有效溝通，滿足消費(fèi)者需求，增加消費(fèi)者的購(gòu)買欲望[1]。消費(fèi)者對(duì)服裝感興趣程度的分析方法主要包括觀察、訪談、問卷調(diào)查以及行為分析[2]等，但這些方法在操作過程中容易受較多不可確定因素的影響，因此分析結(jié)果并不能真實(shí)反映消費(fèi)者內(nèi)心的潛在需求。而面部表情是人們表達(dá)情感的最主要、最自然和最直接的方式[3]，相較于其他分析方法，通過觀察并分析面部表情可以觀測(cè)到用戶的情感狀態(tài)，客觀反映用戶的真實(shí)情緒，使得分析和評(píng)價(jià)用戶對(duì)感興趣服裝的過程也更加高效便捷。

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，基于EKMAN P等[4]的“面部肌肉運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)”的FaceReader面部表情解析軟件可以無(wú)干擾實(shí)時(shí)分析用戶的面部表情變化。國(guó)內(nèi)外越來越多的研究者開始利用FaceReader軟件分析用戶表情在可用性評(píng)估中的應(yīng)用。如MENG Q等[5]探討了用戶面部表情識(shí)別在評(píng)估城市聲音感知方面的有效性;KOSTYRA E等[6]和DANNER等[7]使用面部可視化方法確定了消費(fèi)者在品嘗火腿以及不同果汁時(shí)的情感反應(yīng)，以此評(píng)估產(chǎn)品的特性。而在國(guó)內(nèi)，對(duì)于該軟件的應(yīng)用性研究也有了一定的進(jìn)展。如CHIA-YIN Y[8]等通過分析用戶觀看不同樣本圖片時(shí)的面部表情，分析其情緒變化，以此指導(dǎo)設(shè)計(jì)師了解客戶與設(shè)計(jì)相關(guān)的情感聯(lián)系；唐曉彤等[9]通過選取NBA球隊(duì)首發(fā)球員在罰球中的正臉視頻，利用FaceReader軟件探究球員在比賽過程中面部表情下的情緒變化，以此研究其是否與罰球結(jié)果存在一定的相關(guān)性。

目前，關(guān)于用戶面部表情與服裝設(shè)計(jì)感興趣程度之間聯(lián)系的相關(guān)研究較少，文中擬通過考察用戶觀看秀場(chǎng)視頻時(shí)的表情變化，并利用FaceReader 7.0分析用戶面部表情與服裝設(shè)計(jì)感興趣程度之間的關(guān)聯(lián)性，為服裝的設(shè)計(jì)、營(yíng)銷等提供一定的參考。

1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

1.1 實(shí)驗(yàn)材料及實(shí)驗(yàn)對(duì)象

1.1.1實(shí)驗(yàn)材料 使用Adobe Premiere Pro 2020軟件對(duì)收集到的服裝秀場(chǎng)視頻進(jìn)行剪輯和轉(zhuǎn)碼，時(shí)長(zhǎng)76 s，共出現(xiàn)12套服裝。視頻分辨率為960×544，幀速率為29.96 Hz，文件格式為MP4。

1.1.2實(shí)驗(yàn)對(duì)象 選擇22名上海工程技術(shù)大學(xué)年齡在18～25周歲的在校大學(xué)生，其中20名女生，2名男生。實(shí)驗(yàn)前告知被測(cè)人員該研究需要收集其表情視頻材料，承諾對(duì)其視頻保密。

1.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)備

表情測(cè)量與分析采用由VicarVision和Noldus Information Technology公司推出的FaceReader 7.0軟件系統(tǒng)。FaceReader面部表情分析過程如圖1所示。該軟件能夠自動(dòng)檢測(cè)到被測(cè)人員面部表情變化，通過識(shí)別面部微動(dòng)作單元對(duì)其情緒進(jìn)行分類。FaceReader能夠識(shí)別7種基本情緒，包括愉快、悲傷、憤怒、驚奇、懼怕、厭惡和中性狀態(tài)。此外，還增加了對(duì)輕蔑這一情緒的識(shí)別。

圖1 FaceReader面部表情分析過程Fig.1 Facial emotion analysis process by FaceReader

FaceReader近幾年已經(jīng)成為國(guó)外表情自動(dòng)分析普遍采用的軟件工具；國(guó)內(nèi)施聰鶯等[10]以及楊超等[11]也對(duì)該系統(tǒng)的表情分析準(zhǔn)確性進(jìn)行了本土化驗(yàn)證，結(jié)果表明FaceReader對(duì)中國(guó)人的面部表情識(shí)別有效率達(dá)到71%。其開發(fā)者在軟件手冊(cè)中報(bào)告的表情識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)89%[12]。各表情成分識(shí)別率見表1。

表1 FaceReader各表情識(shí)別準(zhǔn)確率

2 實(shí)驗(yàn)過程

2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備機(jī)位設(shè)定

MOZA Mini-SE智能手機(jī)穩(wěn)定器能夠?qū)崿F(xiàn)控制錄制拍攝、物體跟蹤、控制跟焦變焦、穩(wěn)定器校準(zhǔn)等功能，從而保證了錄制視頻的效果。實(shí)驗(yàn)設(shè)備機(jī)位設(shè)定如圖2所示。將手機(jī)安放在MOZA Mini-SE穩(wěn)定器上，并置于屏幕后方，以30 Hz(由于技術(shù)問題會(huì)產(chǎn)生變化)捕獲被測(cè)人員的面部表情。被測(cè)人員距離屏幕(以及相機(jī))約30 cm，調(diào)整好鏡頭高度，以便清楚地看到每個(gè)被測(cè)人員的面孔。為了獲取被測(cè)人員面部的正確表情記錄，必要時(shí)，對(duì)被測(cè)人員的椅子也要進(jìn)行高度上的調(diào)整。

圖2 實(shí)驗(yàn)設(shè)備機(jī)位設(shè)定Fig.2 Experimental equipment setting

2.2 播放材料

被測(cè)人員進(jìn)入實(shí)驗(yàn)室后會(huì)被告知實(shí)驗(yàn)步驟，待其閱讀并簽署同意書，再要求觀看材料。根據(jù)Face ReaderTM手冊(cè)中所建議的，在觀看刺激材料時(shí)用中等強(qiáng)度的散射光照亮被測(cè)人員的臉。在被測(cè)人員觀看秀場(chǎng)視頻的同時(shí)，用手機(jī)攝像頭獨(dú)立錄制每位被測(cè)人員的視頻，這些視頻被作為單獨(dú)的基準(zhǔn)校準(zhǔn)。視頻采集是自動(dòng)化的，分辨率為1 280×1 024，保存為MP4文件。

2.3 問卷調(diào)查

觀看視頻后，被測(cè)人員會(huì)填寫一份問卷，問卷陳列了視頻中出現(xiàn)的12套服裝，以供被測(cè)人員進(jìn)行主觀評(píng)價(jià)。每套服裝的感興趣程度分為5個(gè)等級(jí)，5分為非常感興趣，4分為感興趣，3分為一般感興趣，2分為不感興趣，1分為非常不感興趣，被測(cè)人員將對(duì)視頻中出現(xiàn)的服裝設(shè)計(jì)感興趣程度進(jìn)行打分。

2.4 數(shù)據(jù)的采集與處理

將錄制的被測(cè)人員面部視頻導(dǎo)入到FaceReader 7.0表情分析軟件，并使用EastAsian模式對(duì)這些圖片進(jìn)行表情類型和表情強(qiáng)度分析,該軟件可生成有關(guān)面部表情隨時(shí)間變化的大型數(shù)據(jù)集[13]。這些時(shí)間序列數(shù)據(jù)分配了一個(gè)介于0和1之間的十進(jìn)制數(shù)，除了有基本的8個(gè)情緒分析值外，該軟件還有2個(gè)關(guān)鍵數(shù)據(jù)：效價(jià)和喚醒。其中，效價(jià)表示被測(cè)人員的情緒是積極的還是消極的(-1～0為消極，0～1為積極)；而喚醒則表示被測(cè)人員是否處于活動(dòng)狀態(tài)。

此外，對(duì)每位被測(cè)人員的主觀評(píng)分進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，挑選出其最感興趣和最不感興趣的服裝。依據(jù)這些服裝在視頻中出現(xiàn)的時(shí)間順序，截取相應(yīng)面部表情分析數(shù)據(jù)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果通過 SPSS Version 23 軟件包處理，采用基于Python編程的Matplotlib模塊繪圖。

3 實(shí)驗(yàn)分析

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)

對(duì)22名被測(cè)人員觀看視頻時(shí)的8種面部表情進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，記錄他們?cè)谟^看感興趣和不感興趣服裝時(shí)的平均面部表情成分，具體見表2。

表2 平均面部表情成分

由表2可知，中性情緒的占比明顯高于其他情緒，即22名被測(cè)人員在觀看正常的秀場(chǎng)視頻時(shí)，面部表情自然，不會(huì)出現(xiàn)較為夸張的表情，這符合人們觀看秀場(chǎng)視頻的一般狀態(tài)。此外，相較于中性表情，其他面部表情成分的值相對(duì)占比較小，但也呈現(xiàn)出一些變化，具體如圖3所示。

圖3 感興趣與不感興趣的情緒值差異Fig.3 Emotional value differences when watching interested and not interested clothing

由圖3可知，被測(cè)人員在觀看秀場(chǎng)視頻時(shí)，除了中性面部表情，驚奇相較于其他面部表情所展現(xiàn)的情緒值較高，具體來講，對(duì)于感興趣的服裝，被測(cè)人員的愉快、憤怒、驚奇、懼怕及輕蔑這5種表情下的情緒測(cè)量值較高，而對(duì)于不感興趣的服裝，悲傷和厭惡呈現(xiàn)較高的值。

3.2 喚醒值與服裝設(shè)計(jì)感興趣程度之間的關(guān)系

在FaceReader表情分析軟件中，喚醒值反映了被測(cè)人員在觀看視頻時(shí)的活躍狀態(tài)，因此，可以探究喚醒值與服裝感興趣程度間的關(guān)系，具體如圖4所示。

圖4 喚醒值與服裝設(shè)計(jì)感興趣程度之間的關(guān)系Fig.4 Relationship between arousal value and interest level in clothing design

圖4是根據(jù)每位被測(cè)人員觀看感興趣服裝與不感興趣服裝時(shí)的平均喚醒值繪制的箱線圖。由圖4可以看出，被測(cè)人員對(duì)感興趣服裝的喚醒值為0.259、0.332及0.413，不感興趣服裝的喚醒值為0.216、0.298及0.350，感興趣服裝的喚醒值均高于不感興趣服裝的喚醒值，即對(duì)于感興趣的服裝設(shè)計(jì)，被測(cè)人員在觀看視頻時(shí)的狀態(tài)更活躍，這與實(shí)際觀察到的每個(gè)被測(cè)人員在看秀場(chǎng)視頻時(shí)的狀態(tài)吻合。如以被測(cè)人員1為例，對(duì)于其主觀評(píng)價(jià)分別為5分(感興趣)和1分(不感興趣)的服裝款式，其觀看時(shí)的喚醒狀態(tài)如圖5所示。從圖中能夠明顯看到被測(cè)人員在觀看感興趣服裝時(shí)的狀態(tài)更為活躍。

圖5 被測(cè)人員1觀看感興趣與不感興趣服裝時(shí)的活躍值變化Fig.5 Changes in arousal value when watching interested and not interested clothing for subject 1

通過配對(duì)樣本t檢驗(yàn)比較不同面部表情成分在感興趣和不感興趣服裝上的差異，結(jié)果見表3。從表3數(shù)據(jù)看，在觀看秀場(chǎng)視頻時(shí)，被測(cè)人員對(duì)服裝的感興趣程度與面部表情間并沒有顯著相關(guān)性。通過查閱大量文獻(xiàn)資料和實(shí)驗(yàn)分析，可能包含以下兩點(diǎn)原因。

表3 配對(duì)樣本t檢驗(yàn)結(jié)果

1)FaceReader更適用于對(duì)個(gè)體用戶分析。情緒不僅是一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)，更是一個(gè)動(dòng)態(tài)的生成過程。情緒的生成不僅有其內(nèi)部機(jī)制，還有外部情境等因素，因此，每個(gè)人在觀看同樣的秀場(chǎng)視頻時(shí)，會(huì)產(chǎn)生不一樣的情緒反應(yīng)，甚至對(duì)于同一件感興趣的服裝設(shè)計(jì)，也會(huì)呈現(xiàn)不一樣的面部表情。通過面部表情探究人們的情緒反應(yīng)，有助于設(shè)計(jì)師更深入了解消費(fèi)者的喜好。被測(cè)人員1和被測(cè)人員5通過主觀打分選出了同一套最感興趣的服裝，具體如圖6所示。兩者在觀看該服裝出現(xiàn)時(shí)間段內(nèi)的情緒變化情況如圖7所示。由圖7可以看出每個(gè)被測(cè)人員的情緒狀態(tài)是復(fù)雜而多變的。

圖6 被測(cè)人員1和被測(cè)人員5同時(shí)感興趣的服裝Fig.6 Clothing of interest selected by subject 1 and subject 5

圖7 被測(cè)人員1和被測(cè)人員5觀看感興趣服裝時(shí)的情緒變化Fig.7 Subject 1 and 5's emotion changes when watching interested clothing

總體來講，對(duì)于觀看視頻中同一服裝感興趣的程度，被測(cè)人員1的情緒波動(dòng)較被測(cè)人員5略劇烈。具體來講，對(duì)于感興趣的服裝，被測(cè)人員1的驚奇和悲傷情緒值較高，而被測(cè)人員5呈現(xiàn)的驚奇和愉快情緒值略高。此外，被測(cè)人員在觀看視頻時(shí)的真實(shí)情緒并不一定顯露于面部表情，由于實(shí)驗(yàn)前告知被測(cè)人員會(huì)錄制視頻，加之東方文化背景之下遵循“喜怒不形于色”的傳統(tǒng)，會(huì)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的判斷帶來一定影響。因此，在利用FaceReader軟件探尋用戶對(duì)服裝感興趣程度時(shí)，表情作為一種新的指標(biāo)來衡量用戶個(gè)人對(duì)服裝感興趣程度具有一定的參考價(jià)值，但僅將面部表情作為唯一指標(biāo)，將會(huì)影響評(píng)價(jià)結(jié)果，所以為了提升評(píng)價(jià)結(jié)果的有效性，后續(xù)研究可以結(jié)合一些生理參數(shù)來綜合判斷用戶與服裝感興趣程度之間的關(guān)聯(lián)性。

2)實(shí)驗(yàn)材料的選擇。文中選用的視頻材料來源于FF Channel秀場(chǎng)視頻剪輯，SOUTSCHEK A等[14]研究表明，在非社交環(huán)境中，通過識(shí)別用戶面部表情來測(cè)量其情緒會(huì)更加困難。尤其當(dāng)被測(cè)人員知道正在錄制視頻，其活動(dòng)受限，此時(shí)他們的表情和情感也會(huì)受到一定的影響。但如果是在秀場(chǎng)現(xiàn)場(chǎng)，觀眾的情緒反應(yīng)可能會(huì)更明顯。此外，被測(cè)人員在觀看秀場(chǎng)視頻時(shí)，如果視覺沖擊不夠強(qiáng)烈，其情緒很難呈現(xiàn)較一致的趨勢(shì)變化。如在競(jìng)技體育中，觀眾在觀看比賽視頻的過程中會(huì)因運(yùn)動(dòng)員的表現(xiàn)以及賽事的激烈程度呈現(xiàn)豐富的表情變化，但對(duì)于觀看服裝秀場(chǎng)視頻而言，大部分人主要呈現(xiàn)中性情緒，其他情緒的分值低且占比小，很難出現(xiàn)觀看競(jìng)技運(yùn)動(dòng)員比賽時(shí)的情緒變化，也較難得出相應(yīng)的顯著性分析。因此，面部表情特征對(duì)于被測(cè)人員觀看秀場(chǎng)視頻時(shí)的情緒體驗(yàn)和心理狀態(tài)反應(yīng)有待于進(jìn)一步探討。

4 結(jié)語(yǔ)

隨著消費(fèi)者個(gè)性化需求的不斷提高，了解消費(fèi)者對(duì)服裝的喜好是服裝企業(yè)持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。文中通過分析被測(cè)人員在觀看秀場(chǎng)視頻時(shí)的面部表情與對(duì)服裝感興趣程度之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)在觀看秀場(chǎng)視頻時(shí)，被測(cè)人員對(duì)于感興趣的服裝設(shè)計(jì)狀態(tài)更為活躍；而對(duì)于不感興趣的服裝設(shè)計(jì)，其活躍狀態(tài)有所降低。此外，被測(cè)人員在觀看視頻過程中的情緒值呈現(xiàn)一定的變化規(guī)律，整體上看，其在觀看過程中主要呈現(xiàn)中性情緒，對(duì)于感興趣的服裝設(shè)計(jì)，被測(cè)人員的愉快、憤怒等情緒測(cè)量值較高，而對(duì)于不感興趣的服裝設(shè)計(jì)，悲傷和厭惡則呈現(xiàn)較高的值。因此，表情在衡量用戶個(gè)人對(duì)服裝感興趣程度方面具有一定的參考價(jià)值。