為什麼需要在臉部表情分析中使用自定義表情呢？ 

在臉部表情的分析中使用自定義表情（custom expressions）可以加深對人類行為的理解。那又要如何在不同的研究領域中使用自定義表情？

在深入研究人類情緒的複雜性時，研究人員通常會使用臉部動作編碼系統（Facial Action Coding System，FACS），該系統將臉部表情拆解為稱之「動作單元 」（Action Units，AUs）的各個組成部分。使用這些 AUs，並結合其他指標，可以為您的研究建立屬於您自己的自定義臉部表情。那麼，要如何在不同的研究領域中使用這些自定義的臉部表情呢？又如何在 FaceReader 這類型的臉部表情軟體中建立它們？

自定義表情的優勢

自定義表情在臉部表情分析中的使用是一個不斷發展的領域。它們為各學科的研究人員提供了許多好處。這是因為自定義表情可以解鎖對人類行為上更深一層的理解，而這些是一般基本臉部表情所無法揭示出來的。想知道它可以如何有助於您的研究嗎？以下內容，我們將列出自定義臉部表情是如何去豐富各個不同研究領域的成果。

臨床心理學：超越基本情緒

在臨床環境中，自定義表情提供的準確度可以是很寶貴的。例如，一組標準的表情可能無法捕捉悲傷和憂鬱之間的微妙差異，或真誠的微笑和社交微笑之間的細微差別。透過測量自定義表情，研究人員可以辨識出這些細微的差異，有助於提供更準確的診斷和治療計劃。

發展心理學：情緒表達的形成

發展心理學家透過觀察年幼兒童表情的形成和變化，獲得寶貴的資訊。這有助於理解發展上的里程碑以及社交和情感技能的出現。在發展心理學中，對自定義表情的興趣可能包括了同理心、困惑、專注或沮喪等微妙的表情呈現。

使用者體驗：微調回饋

在使用者體驗（User Experience，UX）研究領域，自定義表情能夠更詳細地分析使用者的滿意度。自定義表情不是單純地辨識挫折情緒，而是可以區分困惑、不知所措或失望等不同的情緒。這為產品或網站開發提供了可行的見解與看法，有助於公司更能夠理解使用者並滿足其需求。

神經科學：更好地理解認知歷程

經科學家可以利用自定義表情將特定的臉部動作與大腦活動聯繫起來。例如，研究人員可能想要研究專注、挫折沮喪或焦慮的表情，幫助他們找到神經系統疾病的生物標記並揭開其記憶歷程。他們也可能想深入了解與認知任務相關的情緒狀態。

人因學：提高安全性和表現

自定義表情在優化人機互動（human-machine interactions，HCI）的安全性和效率方面可以發揮關鍵作用。透過分析了解認知負荷、無聊、焦慮或壓力等情緒的臉部動作單元（AUs）特定組合，研究人員可以設計出更直覺的介面和控制系統。例如，我們可以透過在飛行模擬器中測量飛行員在複雜決策過程中的特定反應，了解他們何時處於認知負荷過高的狀態，進而促使重新設計駕駛艙警示系統，以預防現實中的事故發生。

神經行銷領域：了解消費者情緒

神經行銷領域的研究人員可能會使用自定義表情來深入研究消費者的潛意識反應。透過辨識臉部表情中最細微的變化，如困惑、懷疑或是高興等，品牌能夠衡量出消費者對產品、廣告和購物體驗的真實情緒反應。這種類型的回饋超越了傳統問卷調查所能捕捉到的範疇，使行銷人員能夠針對目標受眾進行客製化調整，提升行銷活動的效果與品質。

在 FaceReader 中建立和使用自定義表情

當您使用 FaceReader™ 臉部表情分析軟體時，自定義表情可以在動作單元模組（Action Unit module）中找到。該軟體可讓您新增不同的參數輸入區塊以建構您的自定義表情，例如動作單元、基本情緒、心率和頭部方向等。接下來，您可以選擇如何組合和處理這些參數輸入區塊。透過這個新建立的判斷公式， FaceReader™ 臉部表情分析軟體可以即時地計算您的自定義表情。 

由於您事先建立了計算公式，因此您可以立即看到反應，就像軟體中的任何其他臉部表情一樣，計算處理您所設定的自定義表情。這也將為您節省大量運算處理時間。 

研究中自定義表情的力量

成功的臉部表情分析關鍵不僅在於辨識情緒，還在於理解其複雜性和背景。自定義表情使研究人員能夠研究一般基本表情無法完全捕捉到的行為或情緒。這有助於他們能以更深入的細節程度去了解情緒。這種深入的分析可以帶來更個體化和有效的干預措施、產品以及治療方法。 

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