“人臉識別”表情設計理念及價值

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摘要：以基于“人臉識別”技術的表情設計為研究對象，分析人臉識別表情設計的需求變化，思考當代科技視野下表情設計的社會美學價值。在當代的全球化語境下，基于“人臉識別”的表情設計會幫助人類在網絡環境中通過表情直觀地表達自我，讓人際表達更具幽默性。從大陸獨有而擴向世界的網絡文化，通過簡單的表情設計增強交互體驗，同時而因其情感導向性使其具有人與社會和諧相處的生態美學。

關鍵詞：“人臉識別”表情；設計理念

1基于“人臉識別”的表情設計概述

2002年以前，人們在互聯網世界中通過語言“高興、難過、生氣”描述喜怒哀樂。隨著電腦輸入法的推演，人們使用:P、π__π等鍵盤符號象形功能來表達情感。2002之后，隨著騰訊QQ推出小黃臉表情，圖片表情表達便逐步滲透人們的生活中[1]?；ヂ摼W世界中，表情的使用改變了傳統文字的交流方式，豐富了人的性格表達，情緒表達在數字體驗中獲得實現。1988年之后伴隨人臉識別技術的不斷完善，如今廣泛應用于拍照類應用中。2017年5月23日6.0.3版本的B612與Snow相機合并，通過人臉識別技術將人的五官表情與現有流行表情結合（如金館長暴漫系列、爾康系列、猥瑣萌系列、柴犬），用戶得以設計具有自我特征的表情包。大陸人由于文化原因在現實生活中表情不及歐美人豐富，選擇基于“人臉識別”功能的表情設計可輔助人們在互聯網語境中準確表達自我內心，且具有娛樂性質。隨著識別技術的成熟加上AR場景技術的引進，人們在網絡語境中甚至不再拘泥于表情“能指——所指”的的展示，而采用主動的自我表情展示與二次元形態結合的方式營造語境代入感，完成表情的敘述功能[2]。

2基于“人臉識別”的表情設計演變

心理學家Mehrabiadu[3]指出，面部表情傳達了人們交往過程中55%的信息，超過語言表達信息的48%。表情設計最初是指將人的表情移植于動畫形象或者符號以賦予其人的情感的作用，人在看到表情時具有相同的共鳴。人臉表情是人臉識別的分支，自2017年蘋果公司了Animoji，人臉識別表情設計即成為人機交互的熱門領域。人臉識別表情設計的組成由實時3D表情合成和人臉識別技術組成。計算機人臉識別表情設計起源于20世紀70年代末，Suwa等將連續序列的人臉圖像標記成20個特征點，在進行跟蹤識別后與原模型進行對比實現表情識別。1972年Parke完成第一個3D人臉動畫。隨著技術進步Noh提出了直接表情遷移，將人的表情直接遷移到3D模型中。PaulEkman[4]提出6種基本表情：高興、悲傷、生氣、厭惡、恐懼。在此基礎上建立不同臉部肌肉運動與相應面部表情映射關系。在3D動畫界，隨著直接表情遷移轉向機器學習表情遷移，表情遷移的工作在動畫界變得更加容易，而實時表情遷移也在計算機深度學習發展起來之后被實現。在人臉表情識別方面，深度學習避免了繁瑣的圖片預處理及特征提取，較傳統方法表現更加便捷，對光敏、姿態等識別的魯棒性更強[5]。深度學習算法主要包括了人工神經網絡、CNN（convolutionalneuralnetwork）、DBN（deepbeliefnetwork）等，常用框架包括了谷歌的Tensorflow、Caffe和PyTorch。但是基于深度學習的人臉表情設計需要經過大量的人臉表情識別學習過程。目前人臉識別領域的表情基礎庫仍然以PaulEkman提出的基本表情為主，今后可能需要添加更多的學習樣本，在更好的人臉表情識別的基礎上，3D人臉表情合成將會更加細致。

3基于“人臉識別”表情的設計理念

3.1人機交互主客體的設計異化到設計和諧。表情符號作為“心靈語言”的視覺符號，具有利用虛擬的面部表情傳達情感的作用。作為情感表達的主體，人類表達方式從被動轉為主動。作為情感表達的客體，視覺載體的發展經歷了“面”的發展逐漸向“點”的發展衍化，這是一個從行為習慣養成到單個行為創造轉變的過程。拍攝類APP最初提供攝影功能，人們可以記錄自我的表情，但是大多數人不會直接分享自己的表情。出于隱私保護、害羞、矛盾等復雜的心理，人們被動地選擇已經提供的虛擬化表情來詮釋自我情感。但是“人臉識別”功能實現之后，客體作為主體意識支配的行為增強，從小范圍內的選擇逐漸向人機融合的和諧角度變革[6]。3.2人類情緒表達由受動轉為能動。藝術是社會生活的反映，較之現實生活之美，文藝屬于更高的審美形態[7]?；凇叭四樧R別”技術的表情設計較之選擇已有的表情行為具有更高的實踐性、創造意識更高于直接的收藏行為；自我表情與已有虛擬表情外形的結合比實際的表情選擇具有更強烈的生活情感、自我表達的情感；以“蘑菇頭”表情為基礎加入自我人臉識別的表情攜帶更典型的情感本質和規律。認為文藝能動反映現實，即是由創造者，表情設計者本身的創造性所決定的。顛覆性的設計，應當根據實際生活創造出各種各樣的表情，觸動情感的痛點、癢點，引起群眾的共鳴，成功的設計甚至可以幫助人們推動歷史的前進。從受動地選擇可供選擇的表情設計到全民參與，身述情感。由受“產出者”提供選擇的異化局面到實現自我價值的輸入，以人為本的概念在人臉識別功能上的表情設計中得到實現。3.3向審美功能及交互體驗演進的設計趨勢。美的價值正是從真實社會環境中對最具影響力的的性格特征作出個性刻畫。設計模式上，屌絲亞文化表情包10年來維持著“憤怒、自由、任性、吐槽”的風格，但是從低精度轉為高精度、從靜態圖轉為微動畫格式。人們對于文化群體的認同感沒有改變，但是對圖像的表達形式也在追隨審美的規律不斷演進。得益于人臉識別功能的發展，群眾的情緒由最初的挖掘這張合成臉部來自于誰轉向通過自我的臉部與表情結合的方式來定義自己、表達自己。在這樣的結合式APP中，人們可以愉快地將自己附加到網絡亞文化中去，而且有AR的情景合成，以及雙人的臉部互換等功能。既提高了APP本身的娛樂性，也增強了人際交往互動。

4基于“人臉識別”表情個設計的人學價值

4.1沉浸式述情法——人類較高精神屬性的表達方式。述情是心理學的概念，意為大腦機制意識到情緒的存在，能夠辨認并且感知不同的情感，通過一定的方式表達出來[8]。原本通過介質的情感交流，無論是書本中的文字、圖畫表現、互聯網的表情，人都脫離于參與直接交流的雙方之外，無法獲得心靈的直接接觸。一個微笑的QQ表情可同時包括溫暖、歉意、無語的嘲諷等等不同的情感，身處表情符號之外的人們被機器異化為被動接受信息且容易做出錯誤的價值判斷。而基于“人臉識別”的表情設計，讓對話者可以直接參與表情符號，無需使用最大化模仿現實中的表情，通過自我表情與虛擬形狀的結合，便能增加自我的個性傳達。實現“身體+符號”的虛實相生述情。馬克思在《摩爾根<古代社會>一書摘要》中指出想象力是促進人類發展的偉大天賦。人類較高的精神屬性就是情感加上想象力再加藝術技術。表情包的發展進入到泛式吸入的階段，在靜態表情包形成風格的基礎上，人通過實踐創造新的具有自我意識的對象世界，即改造原有的情感表達載體的無機界，將自我臉部的表情真實地融入雙發的交流中，證明了人的想象力支配原始自然力并加以形象化，且基于個人情感真實的表達特點也即現實社會狀況的準確把握，體現了沉浸式述情法的較高藝術形態和其時代典型性。4.2階級顛覆——基于社會主體的權力導向。人與人之間由于資本原因導致關系異化，勞動異化，致使人的群體成為多米尼克•斯特里納蒂形容的“原子化大眾”，這意味著個體與個體之間需要新的身份認同。然則使用表情包的行為背后也隱含表現欲的含義。表現欲是每個人都有的欲望，人具備的天性，是人自我肯定并且希望得到他人肯定的欲望[9]。在這一場自我表現的運動中，官方與私有之間的權力導向又發生了變化。最終，社會意識將傳統表情包作為社會私有財產而揚棄，解放了網絡群體人感覺和特性的徹底解放，讓表情包無論在造型還是意識流上都變成人的。4.3真實與傾向的統一——自我表情大軍的社會象征意義。互聯網社會可以同化那些發出不同聲音的人，一個微博平臺上不管是謾罵還是鼓勵的人群都會被定義為鍵盤手。物質上的滿足在以往是其他各種自由的前提，現在卻成為生產奴役的力量。也將成為統治制度的消極工具。表情包的設計作為文藝創造行為之一同樣需經受是否真實再現典型環境中的典型人物狀態的考驗。其傾向性都在設計作品中體現。以“人臉識別”為技術基礎的表情設計恰是在表情設計的官方大流的現實基礎中，隱秘地加入了個人的情感傾向。最初使用PS與二次元外形結合的方式通過技術在APP中成倍速實現使樸素的表達方式加快了進程，也讓時代的大流向前邁進。脫離了表情供應商的制約，人自我創造的潛能被激發，自我表情大軍象征著社會的包容開放。

5總結

表情包文化反映為人作為表情文化的主體意識介入公共事件成為權控中心?；凇叭四樧R別”的表情包設計在此基礎上更深入解放了人的自由，使感官在互聯網平臺上更自由地表達個人態度以及情感。繼“人臉識別”功能實現之后，表情設計作為客體至主體意識支配的行為增強，從小范圍內的選擇逐漸向人機融合的和諧角度變革。人使用沉浸式身體述情的模式使人使用身體表情直接表達感官意識，加之科學技術的配合，以自編輯的表情包展現了較高的時代特性。在輿論事件中，以自我表現為主導的表情包文化沖刷了官方掌控局勢的故陳概念，顛覆了“原子化大眾”階級受動的局勢，在自我表現得到保障的“人臉識別”表情設計中，人得到更全面自由的發展。

參考文獻

[1]宋志明，閆皓．新QQ新感覺[N]．中國電腦教育報，2002-07-29（A24）．

[2]劉漢波．表情包文化：權力轉換下的身體述情和身份建構[J]．云南社會科學，2017，（01）：180-185+188．

[3]MEHRABIANA,RUSSELLJA.Anapproachtoenvironmentalpsychology[M].Cambridge,MA:MIT,1974.

[4]EKMANP,FRIESENWV,HAGERJC.Facialactioncodingsystem(FACS)[M].Manual,SaltLakeCity(USA):AHumanFace,2002.

[5]王信，汪友生．基于深度學習與傳統機器學習的人臉表情識別綜述[J]．應用科技，2018，45（1）：65-72

．[6]楊建華．論新媒體嚴肅游戲設計中的和諧理念——從社會學角度進行的考察[J]．青島科技大學學報（社會科學版），2015，（01）：53-55．

[7]暢廣元．馬克思主義文藝理論[M]．高等教育出版社，46-56．

[8]TaylorG,DisordersofaAffectregulation:AlexithymiainMedicalandPsychiatricIllness,CambridgeUniversityPress,1999.

[9]周思源．表現欲與表現機制[J]．北京師范大學學報，1993，（06）：89-93．

作者:李倩薇 丁希凡 單位:上海交通大學