感性工學為基礎之人工表情分析

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姓名

王肇儀(Jhao-yi Wang) 查詢紙本館藏

畢業系所

光機電工程研究所

論文名稱

感性工學為基礎之人工表情分析
(Artificial expression analysis with Kansei engineering)

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摘要(中)

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。

摘要(英)

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.

關鍵字(中)

★ 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

關鍵字(英)

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

論文目次

目錄
中文摘要…………………………………………………………….. I
ABSTRACT…………………………………………………………II
誌謝………………………………………………………………….III
目錄………………………………………………………………….IV
符號說明…………………………………………………………...VII
圖目錄……………………………………………………………..VIII
表目錄……………………………………………………………….X
第一章序論……………………………………………………….1
1.1 研究背景…………………………………………………………...1
1.2 研究動機…………………………………………………………...3
1.3 研究目的…………………………………………………………...4
1.4 研究限制…………………………………………………………...4
1.5 研究假設…………………………………………………………...4
1.6 論文架構…………………………………………………………...5
第二章相關研究與文獻探討…………………………………………...7
2.1 感性工學(Kansei Engineering)的起源……………………………..7
2.1.1 感性工學之定義……………………………………………...8
2.1.2 感性工學的類型……………………………………………...9
2.1.3 感性工學的施行手法分類………………………………….11
2.1.4 小結………………………………………………………….15
2.2 感性意象…………………………………………………………...16
2.2.1 意象之定義…………………………………………………16
2.2.2 人對於物體的感性反應……………………………………17
2.3 使用者的人性因素研究文獻探討………………………………..17
2.3.1 人類處理資訊的模式………………………………………17
2.3.2 感覺(Sensory) ……………………………………………....18
2.3.3 視覺(Vision) ………………………………………………...19
2.3.4 認知(Cognition) ……………………………………………..20
2.3.5 知覺階段(Perception Stage) ………………………………...20
2.3.6 智識階段(Intellect Stage) …………………………………...20
2.3.7 行動控制階段(Movement Control Stage) ………………….20
2.3.8 記憶(Memory) ………………………………………………21
2.3.9 反應(Reaction) ……………………………………………...23
2.3.10 個別差異(Individual Differences) ………………………….23
2.3.11 經驗知識(Experiences and Knowledge) ……………………24
2.3.12 社會文化差異(Social and Cultural Difference) …………….24
2.3.13 認知心裡學………………………………………………….24
2.3.14 情緒心理學………………………………………………….25
2.4 人體生理學………………………………………………………...27
2.4.1生理學的定義………………………………………………..27
2.4.2 肌肉與運動………………………………………………….27
2.4.3 顏面表情肌(Muscles of Facial Expression) ………………..30
2.4.4 小結………………………………………………………….36
第三章研究方法與架構………………………………………………….37
3.1神經系統與神經衝動…………………………………………….37
3.1.1 神經系統…………………………………………………….37
3.1.2 神經衝動…………………………………………………….38
3.2 類神經網路簡介…………………………………………………40
3.2.1 類神經網路功能…………………………………………….41
3.2.2 類神經網路分類…………………………………………….42
3.2.3 類神經網路的架構………………………………………….44
3.3 倒傳遞類神經網路介紹…………………………………………45
3.3.1 基本架構…………………………………………………….45
3.3.2 最陡坡降法………………………………………………….49
3.3.3 具動量項之最陡坡降法…………………………………….52
3.3.4 誤差函數介紹……………………………………………….53
第四章實驗結果與討論……………………………………………...55
4.1 實驗目的…………………………………………………………...55
4.2 實驗過程…………………………………………………………...55
4.2.1 濾波與正規化……………………………………………….56
4.2.2 訓練樣本…………………………………………………….60
4.2.3 受測樣本…………………………………………………….63
4.2.4 類神經分析………………………………………………….66
4.3 結果討論…………………………………………………………...67
第五章未來展望………………………………………………………..68
參考文獻……………………………………………………………….70

參考文獻

參考文獻
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指導教授

張江南(Chiang-Nan Chang)

審核日期

2008-6-28

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