ARKitからFACSへ：ブレンドシェイプ・チートシート
オープンソースのフェイストラッキングキットを使用している場合、何が何だかわからなくなることがあります。FACS Translation Sheetを使えば、曖昧さを解消することができます。
ＡＲ／ＶＲ
"すべては目の中にある "とその他の嘘：現代の感情研究に対する批判
笑顔の真正性は本当に測れるのか？感情表現についての一般的な仮定を探ります。
UXリサーチ中に見たくない顔 - 特にVRの場合
不快感を示す顔は、ヘッドセットの調整後に現れることが多く、また、今後の調整を予測するものであった。退屈そうな顔や軽蔑的な顔は、デモ後のインタビューで開示される望ましくない経験を予測する傾向があった。これらの表情は、単に事象の予測に役立つだけではありません。これらの表情は、事象の予測に役立つだけでなく、今後の検討のためのポイントにもなる。
感情追跡におけるバイアス
私たちは、「機械は人間よりも偏りが少ない」という一般的な単純化された考えに賛同しているようですが、機械がデータのさまざまな側面を読み取って注目するように訓練されている方法をご存知であれば、お分かりになると思います。しかし、機械がデータのさまざまな側面を読み取り、注目するように訓練されている方法を知っていれば、次のことがわかるでしょう。
表情筋のバリエーションを活用する
解剖学的なバリエーションは、技術やエンターテイメントにおけるフェイストラッキングや顔のモキャップの考慮事項として驚くほど無視されています。簡略化された解剖図は、多くの場合、すべての顔に普遍的に適用できるものとして受け入れられており、それ以上の質問はほとんどされていません。
現実は顔の筋肉は非常に変化しやすいものです。
視覚効果協会によるCAVEアカデミーとのウェビナー
Visual Effects Society経由でCAVE Academyとの最近のウェビナーからのマスタークラスの抜粋とリンク。