Animationstipps für das Lächeln
Es kann schwierig sein, den richtigen "lächelnden Blick" für Ihre Figuren zu finden - es sei denn, Sie wissen, wie der Orbicularis oculi Muskel funktioniert.
Gesichtsausdrücke
All About Upper Lid Raiser - AU5
In FACS ist Oberlidheber oder AU5 die Aktion, die das obere Augenlid anhebt und zurückzieht; diese Bewegung lässt die Augen breiter erscheinen und zeigt mehr Sklera (den weißen Teil des Auges). Die Veränderungen im Erscheinungsbild, die wir beim Oberlidheber sehen, sind das Ergebnis einer verstärkten Kontraktion des Levator palpebrae superioris, eines extraokularen Muskels, der dafür sorgt, dass das obere Augenlid angehoben bleibt.
"Es ist alles in den Augen" und andere Lügen: Eine Kritik an der zeitgenössischen Emotionsforschung
Können wir die Authentizität von Lächeln wirklich messen? Eine Untersuchung der gängigen Annahmen, die wir über Emotionsausdrücke machen.
Gesichter, die man bei der UX-Forschung nicht sehen will - besonders bei VR
Gesichter des Unbehagens folgten oft auf die Anpassung des Headsets - oder sagten bevorstehende Anpassungen voraus. Gelangweilte Gesichter und Gesichter aus dem Spektrum der Verachtung sagten tendenziell unerwünschte Erfahrungen voraus, die später in den Interviews nach der Demonstration offenbart wurden. Diese Ausdrücke waren nicht nur für die Vorhersage von Ereignissen nützlich. Sie dienten auch als Anhaltspunkte für weitere Untersuchungen.
Mörderisches Lächeln: Ein schmaler Grat zwischen gruselig und schön
Aus der Beobachtung von Trends in der Kunst, in den sozialen Medien, in Rankingsystemen und in der Popkultur geht hervor, dass es zwei Haupttypen des "gruseligen Lächelns" gibt: Typ I, den ich als "Grinch Pinch" bezeichnet habe, und Typ 2, den ich als "Muted Shark" bezeichnet habe. Die Typen I und II weisen in der Regel alle oder viele der folgenden Merkmale auf:
Verzerrungen bei der Verfolgung von Emotionen
Wir scheinen uns der beliebten Übervereinfachung anzuschließen, dass Maschinen weniger voreingenommen sind als Menschen. Wenn Sie jedoch mit der Art und Weise vertraut sind, in der Maschinen darauf trainiert werden, verschiedene Aspekte von Daten zu lesen und sich darauf zu konzentrieren, wissen Sie das: So einfach ist es eben nicht.