FACS facial action coding system

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Usando FACS3 , rotuladores humanos podem manualmente rotular quase qualquer expressão facial anatomicamente possível, desconstruindo-as em Action Units (AU - Unidades de Ação) específicas e seus segmentos temporais que causaram a expressão. Como AUs são independentes de qualquer interpretação, elas podem ser usadas em processos de decisões gerais incluindo reconhecimento de emoções básicas, ou comandos pré-programados em um ambiente inteligente. O manual FACs tem mais de 1000 páginas e fornece as AUs, bem como as interpretações do Dr. Ekman do seu significado.

FACS define 32 AUs, que consistem na contração ou relaxação de um ou mais músculos. Também define Action Descriptors (Descritores de Ação), que diferem das AUs por não terem músculos causadores especificados e não ter comportamento distinto no mesmo grau de precisão que as AUs.

Por exemplo, FACS pode ser usado para distinguir entre dois tipos de sorrisos:4

Insincero e voluntário, sorriso Pan American: contração do zygomatic major apenas
Sincero e involuntário, sorriso Duchenne smile: contração do zygomatic major e parte inferior do orbicularis oculi.
Apesar de que a rotulação de expressões atualmente requer especialistas treinados, pesquisadores tiveram algum sucesso em usar computadores para reconhecer automaticamente códigos FACS, e portanto rapidamente identificar emoções5 . Modelos de rostos usando computação gráfica como CANDIDE ou Artnatomy, permitem que expressões sejam artificialmente "configuradas" através da escolha das AUs desejadas.

O uso do FACs foi proposto na análise de depressão6 , e medida da dor em pacientes incapazes de se expressar verbalmente7 .

FACS foi projetado para ser possível de se aprender sozinho. As pessoas conseguem aprender a técnica de uma série de fontes8 , incluindo manuais e workshops9 , and obtain certification through testing10 .

Códigos para unidades de ação[editar | editar código-fonte]
É importante notar que FACS é