美容醫學進入AI時代 協助扭轉臭臉第一印象

美容醫學進入AI時代 協助扭轉臭臉第一印象

初次見面,短短數秒就能決定給人的第一印象,並且影響深遠。不自覺的皺眉、嘴角的下垂,常給人生氣或嚴肅的感覺。除此之外,還有許多肉眼不易察覺的臉部微表情,扮演重要的角色。如果能夠減少負面的微表情,甚至在正向的部分予以加強,就能在無形之間拉近距離,讓人際關係贏在起跑點。人工智慧(artificial intelligence, AI)在醫療運用方興未艾,李至偉、王昭欽兩位皮膚科醫師,將情緒辨認的AI系統應用在美容醫學,研究的成果也在規模最大的世界美容醫學高峰會以及美國皮膚外科醫學會中發表。

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微表情肌肉運用深深影響第一印象
這個計畫由李至偉醫師發想,王昭欽醫師加入後,共同讓整個理論體系變得更完整。李醫師大約兩年前開始投入,「我從小就喜歡看人的表情變化,有一個員工笑起來很開心,但只要一不笑就會顯得很憂傷、有心事的樣子,引起我的好奇心。」於是他開始看心理學研究,發現早在1978年美國心理學家Paul Ekman就研發出臉部動作編碼系統,把人的微表情分成很多動作單元並予以編碼。

王昭欽醫師解釋,「有些人看起來總是臭臉,有些人老是有點悲傷,儘管他本人並不是這樣,這些都有可能是不好的微表情在作怪。Paul Ekman把臉部的肌肉運動編成相對應數字,例如皺眉是一個動作單元(Action Unit),編號4;口角下垂的動作編號是17,當4號跟17號同時作動時,就會給人憂傷的感覺,我們就依據這些動作單元去分析微表情。」

王醫師進一步解釋,「其實對多數從事美容治療的醫師,這些表情動作並不會不熟悉。只是受限於醫師個人經驗與刻板印象,不見得能夠全盤考量不漏失。舉例而言,要減少生氣表情,醫師往往使用肉毒桿菌素去減少皺眉肌動作,而忽略每個人生氣表情的肌肉動作其實微有差異,少數人可能嘴角同時往下,或下巴肌肉會收縮上揚,也有人抬眉肌內側有些動作,這些肌肉的牽動有些肉眼可見,若過度細微則不易察覺。當醫師只治療看得到的地方,有時候治療完會覺得似乎還少了什麼,卻又說不出所以然。運用這個情緒辨認系統可以幫忙解決這些誤區。」

首度將心理學微表情分析運用在醫美
至於操作方式,王昭欽醫師說明,「一開始先請客人在臉部放鬆的狀態下錄一段短片。即使處在放鬆的狀態下,每個人的面部肌肉還是會在不自覺中施力,例如有些人可能會不自覺皺眉,或是因為老化關係導致嘴角下垂,這些微表情都會被記錄下來,並由軟體即時分析,標示出每個動作單元的強度等級,並依照動作單元的組合自動歸納出每種情緒的狀態。醫師可以了解,原來這個人第一眼看起來或開心、或憤怒…這類的情緒分別占臉部表情多少百分比。之後再請客人做生氣、大笑等六個不同的表情,透過系統的協助去進一步定量分析肌肉在不同表情時作動的強度,提供給醫師精準的評估作為治療參考。」

其實這類情緒分析系統除了最早心理學的應用外,在其他領域也被深度運用。例如用在3D動畫表情捕捉,先藉由這類軟體去捕捉微表情,然後再對應到卡通人物上,造就動畫影片細膩逼真的表現。或是好萊塢電影用來計算該如何安排劇情的高潮起伏頻率,而為了達成更精準的目的,情緒分析系統預先已輸入大量圖片以供機器學習。

李至偉醫師表示,初發想把情緒AI工具運用在醫美療程上,一開始先在自己的客戶身上試用,發現效果不錯,現在除了這套測心理狀態的軟體外,還加上輪廓線3D掃描、膚質檢測儀器,並搭配3D模擬儀器,可以從動態情緒到靜態輪廓線再看到膚質,稱之為CPFA─客製化的臉部精準評估治療。
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