DFX Points 概述

DFX Points是指DeepAffex云引擎在处理输入的视频流、或从数码相机“实时”提取的面部血流数据后生成的一系列测量结果。DeepAffex云引擎上的每个单独可见的结果都将由一个DFX Points标识,并分配一个具有相关属性和特征的唯一名称/标签。

所附文档中列出了DFX Points(条目)的摘要,并将其按功能的相关性分类。

查看DFX Point PDF文档

DFX Points术语和组件

感兴趣区域(ROI)

ROI是一个可编程的像素级几何轮廓,它叠加在被摄对象的脸上,其目的是为面部血流(FBF)提取的目标确定一个区域。DeepAffexSDK提取库在与视频帧时间保持同步时,执行多个面部ROI蒙版的同时提取。

面部血流(FBF)数据在DFX Points的ROI组下提供给DeepAffex用户。DeepAffex云引擎目前支持3类的ROI蒙版:

  • 根据面部解剖标志生成的一组“默认”ROI蒙版
  • 用户定义或“可配置”的ROI蒙版,如现有ROI的组合或定义全新的几何图形
  • 一组“实验性”的ROI蒙版,根据简单的图形(如面部网格)系统生成。

查看ROI PDF文档

生物信号波形(Waveforms)

在过去的一个世纪里,医学研究人员在文献中观察并记录了血液流动的解析,发现这些解析携带着与个体生理学相关的信息。通过对人体循环系统中隐藏的这些鲜为人知的“生物信号”的研究,研究人员对个体潜在的生理状态有了新的认识。

DeepAffex云引擎向用户(研究人员)提供信息的一种方法是对面部血流(FBF)进行解析。通过将解析技术应用于“生物信号”,可以对原始信息进行解码。这些解码的面部血流(FBF)在DFX Points的“生物信号波形”(Waveforms)组下提供给DeepAffex用户。

可从FBF数据中解析出的低频(LF)波形包括迈耶波(Mayer Wave)、特-赫波(Truabe-Hering Wave)和热波(Thermal Wave)。

周期性或间歇性波形也可以从FBF数据中解析出来,比如:呼吸(呼吸周期)和心率。

人脸追踪 (被测者定位)

DeepAffexSDK提取库通过第三方的面部追踪(FT)组件来定位和动态跟踪被测者的面部标识和头部轮廓,并使用面部点坐标来定位ROI蒙版。 注:FT不用于识别或区分被测者及其身份。

匿名的人脸追踪(FT)数据用于增强提取过程的效果,并在DFX Points的“人脸追踪”(被测者图像跟踪)组下提供给DeepAffex用户。例如,人脸位置(3D坐标)和简单的由FT产生的面部表情等。

我们还加载了强大的机器训练模型,精确预测:

人口统计学指标:

  • 年龄
  • 性别
  • 高度
  • 重量
  • 体重指数(BMI)

健康分析(生理学)

从SDK提取的面部血流(FBF)数据生成了一个独特的数据源,NuraLogix利用该数据源为人类生理学提供有价值的见解和分析。这个不断扩充的DFX Points列表反映出利用被测者的FBF特性来产生生理学信息的科学依据。

将FBF提取的数据作为DFX Points的“健康分析”组提供给DeepAffex用户(研究人员),以用于生理评估。不断更新的列表按功能排序。当前和计划推出的功能组包括:

生命体征(SOL)分级:

  • 验证被测者面部图像是否具有合理的面部血流(真人)或无面部血流(照片、模型等)
  • 以面部立体“热力图”的形式,展现血红蛋白波动最强/最弱区域

血压(BP):

  • 收缩压(mmHg)
  • 舒张压(mmHg)
  • 平均动脉压(MAP)
  • δ脉压差(pp)

心率变异性(HRV)评分:

  • 7倍时域(TD)特性
  • 8倍频域(FD)特性
  • 3倍 庞加莱(Poincare, PC)特性
  • 2倍非线性(NL)特性
  • 2倍联合时频(TF)特性

应激指数(SI):

  • RR波间期(RRI)
  • 精神应激力(MSI)

心跳(HB):

  • 心率(频率)
  • 心率(计数)
  • 心带(Heart Band, envelope)

心脏风险指数:

  • 10年CHD风险评估

呼吸(呼吸周期):

  • 呼吸率(频率)
  • 呼吸率(计数)

情感分析(心理学)

从SDK提取的面部血流(FBF)数据生成了一个独特的数据源,NuraLogix利用该数据源为人类生理学提供有价值的见解和分析。这个不断扩充的DFX Points列表反映出利用被测者的FBF特性来产生心理学信息的科学依据。

将FBF提取的数据作为DFX Points的“健康分析”组提供给DeepAffex用户(研究人员),以用于心理评估。不断更新的列表按功能排序。当前和计划的功能组包括:

亲和力分级:

  • 根据面部血流(FBF)分析,揭示被测者对实验项目产生正面或负面的情感吸引

情绪分级:

  • 根据面部血流(FBF)分析,将被测者的情绪效价表示为正面、中性或负面
  • 根据面部血流(FBF)分析,揭示被测者的唤起状态水平

情感分级:

  • 根据面部血流(FBF)分析,揭示被测者的情感(用概率百分比vs时间来表示)