Линиза Жалпанова — Как читать человека. Расшифровка мимики и жестов
Линиза Жувановна Жалпанова
Как читать человека. Расшифровка мимики и жестов
Введение
В настоящее время языку мимики и жестов придается все более важное значение. Этот способ передачи информации является естественным. Мы часто не обращаем внимания на наши телодвижения, между тем они не только несут в себе информацию, которую воспринимает наш разум, но и способны влиять на другого человека. Именно поэтому язык мимики и жестов получил широкое распространение в мире бизнеса и политики. Он помогает заинтересовывать партнеров своими предложениями, эффективно проводить презентацию товара, добиваться заказов или контрактов, увлекать публику речью и т. п.
Восприятие мимики и жестов окружающих людей в основном определяет нашу реакцию на них, а также их отношение к нам. Стоит научиться понимать подаваемые телесные сигналы и умело применять это знание, используя возможность более эффективного взаимодействия с людьми.
Современные ученые полагают, что способность читать чужие мысли по мимике и жестам свойственна всем людям. Совокупность внешних признаков – от выражения лица и направления взгляда до принятой позы – помогает догадаться о чувствах и намерениях других людей.
Во время общения, помимо произнесения фраз, человек делает массу заметных или едва заметных жестов, которые также выражают его точку зрения. Его собеседник всегда воспринимает их на подсознательном уровне, однако зачастую сознание не подвергает их рациональному анализу. Между тем изучение этого немого языка поможет читать между строк всю скрытую информацию.
Это становится возможным благодаря тому, что независимо от культурного уровня человека слова и сопровождающие их движения совпадают с такой степенью предсказуемости, что хорошо подготовленный человек может даже по голосу определить, какое движение сделает его собеседник в момент произнесения той или иной фразы.
Умение общаться с другим человеком, понимание его психологии, интересов, намерений и отношения главенствует в любом виде общения, в том числе и в сфере личных взаимоотношений.
Человек, способный поставить себя на место других людей и понять ход их мыслей, будет удачлив в жизни.
Данная книга поможет обрести это умение, научит лучше понимать людей и налаживать с ними дружеские отношения.
Однако изучая мимику и жесты, а также другие составляющие невербального общения, нужно помнить, что их интерпретация не всегда бывает однозначной. Многочисленные попытки составить словари жестов и взглядов чаще всего оказывались неудачными. Поэтому для лучшего понимания человека необходимо учитывать общую атмосферу беседы и ее содержание.
1. Невербальное общение
Невербальным общением называют выразительные движения (мимику и пантомимику), жесты (поклон, поворот к собеседнику или от него и др.), использование предметов (дарение женщине букета цветов, поднесение ко рту сигареты и т. п.).
В каждой стране существуют выработанные системы специальных знаков-символов. Например, знаки управления движением транспорта, форменная одежда, знаки отличия, награды и т.
Любой коллектив, формальный или условный, стремится найти адекватную символику для обозначения рода своей деятельности, социального статуса, места дислокации и т. п. Часто в неформальных группах принимается собственная символика, понятная только посвященным, например татуировки, особый покрой одежды, прическа и т. д.
По мере взросления, воспитания и обучения, а позже в профессиональном развитии человек овладевает определенной системой вербальной и невербальной коммуникации, которую он использует в своем общении с окружающими людьми.
По мнению ведущих специалистов по невербальному общению, с помощью слов передается всего лишь 7 % информации, с помощью звуковых средств – 38 %, а с помощью мимики, жестов и поз – 55 %. Таким образом, не так важно, что именно говорит тот или иной человек, более важным является то, как он это делает.
Понимание языка мимики и жестов собеседника позволяет «читать» собеседника, видеть, какое впечатление произвело на него услышанное, узнать его позицию еще до того, как он выскажется по этому поводу.
Понимание невербальных знаков поможет вовремя изменить поведение или сделать что-то еще, чтобы добиться нужного результата в общении с людьми.
Национальные особенности невербального общения
Во всем мире основные коммуникационные жесты и мимика лица не очень отличаются друг от друга. Счастливые люди улыбаются, печальные хмурятся, злым также присуща особая мимика. Пожимание плечами является прекрасным примером универсального жеста, используемого повсеместно. Оно означает, что человек не знает или не понимает, о чем идет речь.
В современном мире обязательным элементом любой встречи и прощания является рукопожатие. Оно тоже несет в себе массу информации о чувствах, намерениях и отношениях человека. Эта информация передается, например, через положение рук, а также интенсивность или продолжительность рукопожатия.
Невербальный язык, как и вербальный, может меняться в зависимости от типа культуры, нации, социального слоя и т.
п. Так, например, кивание головой во многих странах означает «да» или утверждение, но в Болгарии это жест отрицания или несогласия. В Индии значение «да» передается совсем другим жестом – покачиванием головы в разные стороны, что в России будет означать осуждение, неодобрение.
В основном отличия наблюдаются среди символических жестов. Такие жесты, как правило, связаны с абстракцией, поэтому их содержание может быть понятно только какой-то отдельной нации или группе людей, коллективу. К таким знакам можно отнести приветствие, прощание, призыв к молчанию, предвкушение чего-либо приятного и др. Например, приветствие может быть передано поклоном, протянутой вперед рукой, прикосновением к земле у ног другого человека, прижиманием руки к сердцу или лбу, рукопожатием, складыванием рук в замок и поднятием их над головой и т. д. У студентов или закадычных друзей могут быть свои собственные придуманные формы приветствия.
В произведении И. С. Тургенева «Новь» описываются два разных жеста прощания, характерных для России и Франции: «Нежданов наклонил голову, а Сипягин простился с ним на французский манер, несколько раз сряду быстро поднес руку к собственным губам и носу, и пошел далее, бойко размахивая тростью и посвистывая».
V-образный жест пальцами в разных странах тоже воспринимается по-разному. В большинстве стран Европы этот жест является знаком победы. В Австралии, Новой Зеландии и Великобритании подобная интерпретация характерна только для жеста, в котором ладонь с двумя разведенными пальцами (указательный и средний) повернута от себя. Но если ладонь повернуть к себе, этот жест приобретает оскорбительное значение вроде «Заткнись!» или «А иди ты подальше!». В некоторых странах этот жест также означает цифру «2».
Непонимание подобных тонкостей национальной символики может привести к недоразумениям. Например, англичанин, оставшийся недовольным обслуживанием в ресторане, выразить свое возмущение, показывает бармену-европейцу два пальца с повернутой ладонью к себе, а бармен, по-своему интерпретируя этот жест, наливает две кружки пива.
Другим жестом, который может привести к недоразумению во время зарубежной поездки, является жест, изображающий собой кружок, образуемый указательным и большим пальцами и означающий слово «о’кей!».
Этот жест появился в Америке в начале XIX в. Значение этого жеста во всех англоязычных странах, а также в некоторых странах Европы и Азии – «все в порядке» или «все отлично». Однако во Франции он имеет значение «ноль» или «ничего», в Японии – «деньги», а в некоторых странах Средиземноморского бассейна этот жест используют для обозначения гомосексуальности мужчины. Как видно, довольно легко попасть в неприятное положение из-за неправильно понятого жеста. Поэтому, будучи за границей, следует проявлять осторожность в мимике и жестах.
Еще одним примером, иллюстрирующим изменение смысла в зависимости от культурных особенностей, является поднятый вверх большой палец. В России он имеет одно значение: «отлично», «классно». В Америке, Англии, Австралии и Новой Зеландии, помимо этого значения, имеется еще два: просьба об остановке при голосовании на дороге и нецензурное ругательство, при этом большой палец резко выбрасывается вверх.
Один человек, впервые в жизни погрузившись под воду с аквалангом, был очарован красотой открывшегося мира и в знак восхищения показал инструктору поднятый вверх большой палец.
В результате его тут же насильно подняли на поверхность, так как подобный жест на языке подводников означает «срочное всплытие».
На Facebook
В Твиттере
В Instagram
В Одноклассниках
Мы Вконтакте
Подписывайтесь на наши страницы в социальных сетях.
Будьте в курсе последних книжных новинок, комментируйте, обсуждайте. Мы ждём Вас!
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.
Книга «Язык мимики и жестов. Что это такое» Нелсон О
-
Книги
- Художественная литература
- Нехудожественная литература
- Детская литература
- Литература на иностранных языках
-
Путешествия.
Хобби. Досуг
- Книги по искусству
- Биографии. Мемуары. Публицистика
- Комиксы. Манга. Графические романы
- Журналы
- Печать по требованию
- Книги с автографом
- Книги в подарок
- «Москва» рекомендует
-
Авторы • Серии • Издательства • Жанр
-
Электронные книги
- Русская классика
- Детективы
- Экономика
- Журналы
- Пособия
- История
- Политика
- Биографии и мемуары
- Публицистика
-
Aудиокниги
- Электронные аудиокниги
- CD – диски
-
Коллекционные издания
- Зарубежная проза и поэзия
- Русская проза и поэзия
- Детская литература
- История
- Искусство
- Энциклопедии
-
Кулинария. Виноделие
- Религия, теология
- Все тематики
-
Антикварные книги
- Детская литература
- Собрания сочинений
- Искусство
- История России до 1917 года
-
Художественная литература. Зарубежная
- Художественная литература. Русская
- Все тематики
- Предварительный заказ
- Прием книг на комиссию
-
Подарки
- Книги в подарок
- Авторские работы
- Бизнес-подарки
- Литературные подарки
- Миниатюрные издания
- Подарки детям
- Подарочные ручки
- Открытки
- Календари
- Все тематики подарков
- Подарочные сертификаты
- Подарочные наборы
- Идеи подарков
-
Канцтовары
- Аксессуары делового человека
- Необычная канцелярия
- Бумажно-беловые принадлежности
- Письменные принадлежности
- Мелкоофисный товар
- Для художников
-
Услуги
- Бонусная программа
- Подарочные сертификаты
- Доставка по всему миру
- Корпоративное обслуживание
- Vip-обслуживание
- Услуги антикварно-букинистического отдела
- Подбор и оформление подарков
- Изготовление эксклюзивных изданий
- Формирование семейной библиотеки
Хобби. Досуг
Виноделие
Зарубежная
Расширенный поиск
Нелсон О.
Автоматическое распознавание выражений лица из видео
Ахонен Т., Хадид А., Пиетикайнен М. (2004) Распознавание лиц с помощью локальных бинарных шаблонов. В: Европейская конференция по компьютерному зрению (ECCV), стр. 469–481
. Google Scholar
Амбадар З., Скулер Дж. В., Кон Дж. Ф. (2005) Расшифровка загадочного лица: важность динамики лица в интерпретации тонких выражений лица. Психологические науки 16(5):403–410
Перекрёстная ссылка Google Scholar
Амбади Н., Розенталь Р. (1992) Тонкие срезы экспрессивного поведения как предикторы межличностных последствий: метаанализ. Psychological Bulletin 111(2):256–274
CrossRef Google Scholar
Амин М.
А., Афзулпуркар Н.В., Дайли М.Н., Есичайкул В.Е., Батанов Д.Н. (2005) Fuzzy-c-mean определяет пары основных компонентов для оценки степени эмоций по выражению лица. В: Международная конференция по естественным вычислениям и Международная конференция по нечетким системам и обнаружению знаний, стр. 484–49.3
Google Scholar
Аргайл М. (1988) Телесное общение (2-е изд.). Метуэн и Ко. Лтд., Нью-Йорк
Google Scholar
Balomenos T, Raouzaiou A, Ioannou S, Drosopoulos A, Karpouzis K, Kollias S (2005) Анализ эмоций в системах взаимодействия человека и машины. В: Машинное обучение для мультимодального взаимодействия, LNCS 3361, стр. 318–328
. Google Scholar
Бартлетт М., Литтлворт Г., Франк М., Лаинсек С., Фазель И., Мовеллан Дж. (2006) Автоматическое распознавание движений лица по спонтанным выражениям.
Journal of Multimedia 1(6):22–35
CrossRef Google Scholar
Бартлетт М.С., Мовеллан Дж.Р., Сейновски Т.Дж. (2002) Распознавание лиц с помощью анализа независимых компонентов. IEEE Transactions on Neural Networks 13(6):1450–1464
CrossRef Google Scholar
Бартлетт М.С., Литтлворт Г., Франк М., Лаинсек С., Фазель И., Мовеллан Дж. (2005) Распознавание выражения лица: машинное обучение и применение к спонтанному поведению. В: Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR), стр. 568–573
. Google Scholar
Bassili JN (1979) Распознавание эмоций: роль движений лица и относительная важность верхней и нижней частей лица. Журнал личности и социальной психологии 37 (11): 2049–2058
Перекрестная ссылка Google Scholar
Belhumeur PN, Hespanha JP, Kriegman DJ (1997) Eigenfaces vs.
fisherfaces: Распознавание с использованием специфической для класса линейной проекции. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 19(7):711–720
CrossRef Google Scholar
Браатен Б., Бартлетт М., Литтлворт Г., Смит Э., Мовеллан Дж. Р. (2002) Подход к автоматическому распознаванию спонтанных движений лица. В: Международная конференция IEEE по автоматическому распознаванию лиц и жестов (FG), стр. 231–235
Google Scholar
Burgoon JK, Buller DB, Woodall WG (1996) Невербальное общение: невысказанный диалог. Макгроу-Хилл, Нью-Йорк
Google Scholar
Чанг Ю., Ху К., Турк М. (2003) Основное выражение лица. В: Международный семинар IEEE по анализу и моделированию лиц и жестов (AMFG), стр. 28–35
. Google Scholar
Чанг Ю.
, Ху К., Турк М. (2004) Вероятностный анализ выражений на многообразиях. В: Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR), стр. 520–527
. Google Scholar
Коэн И., Себе Н., Гарг А., Чен Л., Хуанг Т.С. (2003) Распознавание выражений лица из видеорядов: временное и статическое моделирование. Компьютерное зрение и понимание изображений 91:160–187
CrossRef Google Scholar
Кон Дж. Ф., Шмидт К. Л. (2004) Время движения лица при постановочной и спонтанной улыбке. Международный журнал вейвлетов, мультиразрешения и обработки информации 2:1–12
CrossRef MathSciNet Google Scholar
Кон Дж. Ф., Рид Л. И., Амбадар З., Сяо Дж., Морияма Т. (2004) Автоматический анализ и распознавание движений бровей при спонтанном поведении лица.
В: Международная конференция IEEE по системам, человеку и кибернетике, стр. 610 9.0004
Google Scholar
Коста М., Динсбах В., Мэнстед ASR, Битти PER (2001) Социальное присутствие, смущение и невербальное поведение. Журнал невербального поведения 25(4):225–240
CrossRef Google Scholar
Коулсон М. (2004) Приписывание эмоций статическим позам тела: точность распознавания, путаница и зависимость от точки зрения. Журнал невербального поведения 28 (2): 117–139.
Перекрёстная ссылка MathSciNet Google Scholar
Cowie R, Douglas-Cowie E, Savvidou S, McMahon E, Sawey M, Schroder M (2000) «feeltrace»: инструмент для записи воспринимаемых эмоций в режиме реального времени. В: Материалы семинара ISCA по речи и эмоциям, стр. 19–24
. Google Scholar
Дарвин К.
(1872) Выражение эмоций у человека и животных. Джон Мюррей, Лондон
Перекрёстная ссылка Google Scholar
Донато Г., Бартлетт М., Хагер Дж., Экман П., Сейновски Т. (1999) Классификация лицевых движений. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 21(10):974–989
CrossRef Google Scholar
Дуглас-Коуи Э., Коуи Р., Шредер М. (2000) Новая база данных эмоций: соображения, источники и объем. В: Материалы семинара ISCA по речи и эмоциям: концептуальная основа для исследования, стр. 39.–44
Google Scholar
Экман П., Фризен В. (1971) Константы разных культур в лице и эмоциях. J Personality Social Psychol 17(2):124–129
CrossRef Google Scholar
Экман П.
, Розенберг Э. (1997) Что показывает лицо: базовые и прикладные исследования спонтанной экспрессии с использованием системы кодирования лицевых движений (FACS). Нью-Йорк: Оксфордский ун-т. Нажмите
Google Scholar
Экман П., Фризен В.В., Хагер Дж.К. (2002) Система кодирования лицевых движений: метод измерения лицевых движений. Сан-Франциско: психолог-консультант
Google Scholar
Эсса И., Пентланд А. (1997) Кодирование, анализ, интерпретация и распознавание выражений лица. Транзакции IEEE по анализу образов и машинному интеллекту 19(7): 757–763
Перекрёстная ссылка Google Scholar
Fasel B, Luettin J (2003) Автоматический анализ выражения лица: опрос. Распознавание образов 36:259–275
CrossRef МАТЕМАТИКА Google Scholar
де Гелдер Б.
(2006) На пути к нейробиологии эмоционального языка тела. Nature Reviews Neuroscience 7: 242–249
CrossRef Google Scholar
Gritti T, Shan C, Jeanne V, Braspenning R (2008) Распознавание выражения лица на основе локальных особенностей с ошибками регистрации лица. В: Международная конференция IEEE по автоматическому распознаванию лиц и жестов (FG), Амстердам, Нидерланды
Google Scholar
Gu H, Ji Q (2005) Извлечение информации из последовательностей изображений реальных выражений лица. Машинное зрение и приложения 16:105–115
Перекрёстная ссылка Google Scholar
Гунес Х., Пиккарди М. (2006) Бимодальное распознавание эмоций по выразительным жестам лица и тела. Журнал сетевых и компьютерных приложений (в печати)
Google Scholar
Gunes H, Piccardi M (2006) Бимодальная база данных жестов лица и тела для автоматического анализа невербального аффективного поведения человека.
В: Международная конференция по распознаванию образов (ICPR), том 1, стр. 1148–1153
Google Scholar
Guo G, Dyer CR (2003) Одновременный выбор признаков и обучение классификатору с помощью линейного программирования: пример распознавания выражений лица. В: Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR), стр. 346–352
. Google Scholar
He X, Niyogi P (2003) Проекции, сохраняющие локальность. В: Достижения в системах обработки нейронной информации (NIPS)
Google Scholar
Hess U, Blairy S, Kleck RE (1997) Интенсивность эмоционального выражения лица и точность декодирования. Журнал невербального поведения 21(4):241–257
CrossRef Google Scholar
Калиуби Р.
Е., Робинсон П. (2004) Вывод сложных психических состояний в режиме реального времени на основе выражений лица и жестов головы. В: Конференция IEEE по компьютерному зрению и семинару по распознаванию образов, стр. 154–154 9.0004
Google Scholar
Канаде Т., Кон Дж., Тиан И. (2000) Комплексная база данных для анализа выражений лица. В: Международная конференция IEEE по автоматическому распознаванию лиц и жестов (FG), стр. 46–53
. Google Scholar
Капур А., Пикард Р.В. (2005) Мультимодальное распознавание аффектов в учебной среде. В: Международная конференция ACM по мультимедиа, стр. 677–682 9.0004
Google Scholar
Кимура С., Ячида М. (1997) Распознавание выражения лица и оценка его степени. В: Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR), стр.
295–300
. Google Scholar
Lee CS, Elgammal A (2005) Анализ выражения лица с использованием нелинейных разложимых генеративных моделей. В: Международный семинар IEEE по анализу и моделированию лиц и жестов (AMFG), стр. 17–31
Google Scholar
Лиен Дж.Дж., Канаде Т., Кон Дж.Ф., Ли К. (1998) Слегка отличающееся распознавание выражения лица и оценка его интенсивности. В: Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR), стр. 853–859
. Google Scholar
Littlewort G, Bartlett M, Fasel I, Susskind J, Movellan J (2006) Динамика выражения лица, автоматически извлекаемая из видео. Вычисление изображения и зрения 24(6):615–625
Перекрёстная ссылка Google Scholar
Литтлворт Г.
, Бартлетт М.С., Ли К. (2006) Лица боли: Автоматическое измерение спонтанных выражений лица подлинной и притворной боли. В: Совместный симпозиум по нейронным вычислениям, стр. 1–1
. Google Scholar
Lyons MJ, Budynek J, Akamatsu S (1999) Автоматическая классификация одиночных изображений лица. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 21(12):1357–1362
Перекрёстная ссылка Google Scholar
Meeren H, Heijnsbergen C, Gelder B (2005) Быстрая перцептивная интеграция выражения лица и эмоционального языка тела. Труды Национальной академии наук США 102(45):16,518–16,523
Google Scholar
Меграбян А (1968) Общение без слов. Психология сегодня 2(4):53–56
Google Scholar
Наяк В.
, Турк М. (2005) Выражение эмоций в виртуальных агентах через язык тела. В: Международный симпозиум по визуальным вычислениям, стр. 313–320
. Google Scholar
Нигл Р.Дж., Нг К., Раддл Р.А. (2003) Изучение требований верности для виртуального артиста балета. В: Видение, видео и графика, стр. 181–188
. Google Scholar
Ojala T, Pietikäinen M, Harwood D (1996) Сравнительное исследование мер текстуры с классификацией, основанной на характерном распределении. Распознавание образов 29(1):51–59
CrossRef Google Scholar
Ojala T, Pietikäinen M, Mäenpää T (2002) Классификация текстур в оттенках серого с различным разрешением и инвариантность к вращению с локальными бинарными паттернами. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 24(7):971–987
перекрестная ссылка Google Scholar
Оливер Н.
, Пентланд А., Берард Ф. (2000) Лафтер: трекер лица и губ в реальном времени с распознаванием выражения лица. Распознавание образов 33:1369–1382
CrossRef Google Scholar
О’Тул А.Дж., Хармс Дж., Сноу С.Л., Херст Д.Р., Паппас М.Р., Айяд Дж.Х., Абди Х. (2005) Видеобаза данных движущихся лиц и людей. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 27(5):812–816
Перекрёстная ссылка Google Scholar
Pantic M, Bartlett MS (2007) Машинный анализ выражений лица. В: Курихара К. (ред.) Распознавание лиц, Advanced Robotics Systems, Вена, Австрия, стр. 377–416
. Google Scholar
Pantic M, Patras I (2006) Динамика выражения лица: Распознавание действий лица и их временных сегментов из последовательностей изображений профиля лица.
Транзакции IEEE по системам, человеку и кибернетике 36 (2): 433–449.
Перекрёстная ссылка Google Scholar
Pantic M, Rothkrantz L (2000) Автоматический анализ выражений лица: состояние искусства. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 22(12):1424–1445
CrossRef Google Scholar
Pantic M, Rothkrantz L (2000) Экспертная система для автоматического анализа выражения лица. Вычисление изображения и зрения 18 (11): 881–905
Перекрёстная ссылка Google Scholar
Пантик М., Роткранц Л. (2003) К чувствительному к аффекту мультимодальному взаимодействию человека с компьютером. В: Труды IEEE, том 91, стр. 1370–1390
. Google Scholar
Pantic M, Rothkrantz LJM (2004) Распознавание действий лица для анализа выражения лица на основе статических изображений лица.
Транзакции IEEE по системам, человеку и кибернетике 34 (3): 1449–1461
Перекрестная ссылка Google Scholar
Pantic M, Sebe N, Cohn J, Huang T (2005) Аффективное мультимодальное взаимодействие человека с компьютером. В: Международная конференция ACM по мультимедиа, стр. 669–676
. Google Scholar
Pantic M, Valstar M, Rademaker R, Maat L (2005) Интернет-база данных для анализа выражения лица. В: Международная конференция IEEE по мультимедиа и выставкам (ICME), стр. 317–321 9.0004
Google Scholar
Павлович В.И., Шарма Р., Хуанг Т.С. (1997) Визуальная интерпретация жестов рук для взаимодействия человека с компьютером: обзор. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 19(7):677–695
CrossRef Google Scholar
Равиндра Де Сильва П.
, Осано М., Марасингхе А. (2006) На пути к распознаванию эмоций с аффективными измерениями через жесты тела. В: Международная конференция IEEE по автоматическому распознаванию лиц и жестов (FG), стр. 269.–274
Google Scholar
Russell JA (1994) Существует ли универсальное распознавание эмоций по выражению лица. Psychological Bulletin 115(1):102–141
CrossRef Google Scholar
Schapire RE, Singer Y (1999) Усовершенствованные алгоритмы бустинга с использованием прогнозов с доверительным рейтингом. Maching Learning 37(3):297–336
CrossRef МАТЕМАТИКА Google Scholar
Себе Н., Лью М.С., Коэн И., Сунь Ю., Геверс Т., Хуанг Т.С. (2004) Аутентичный анализ выражения лица. В: Международная конференция IEEE по автоматическому распознаванию лиц и жестов (FG), стр.
517–522
. Google Scholar
Shan C (2007) Определение языка лица и тела. Кандидатская диссертация, Королева Мария, Лондонский университет
Google Scholar
Shan C, Gritti T (2008) Изучение дискриминационных ячеек гистограммы lbp для распознавания выражения лица. Принято: Британская конференция по машинному зрению (BMVC), Лидс, Великобритания
Google Scholar
Shan C, Gong S, McOwan PW (2005) Многообразие выражений лица. В: Sebe N, Lew MS, Huang TS (eds) Computer Vision in Human-Computer Interaction, Lecture Notes in Computer Science, vol 3723, Springer, pp 221–230
Google Scholar
Shan C, Gong S, McOwan PW (2005) Повышение условной взаимной информации для распознавания выражения лица.
В: Британская конференция по машинному зрению (BMVC), Оксфорд, Великобритания, том 1, стр. 399–408
Google Scholar
Shan C, Gong S, McOwan PW (2005) Распознавание выражений лица при низком разрешении. В: Международная конференция IEEE по усовершенствованному наблюдению на основе видео и сигналов (AVSS), Комо, Италия, стр. 330–335
Google Scholar
Shan C, Gong S, McOwan PW (2005) Надежное распознавание выражения лица с использованием локальных бинарных шаблонов. В: Международная конференция IEEE по обработке изображений (ICIP), Генуя, Италия, том 2, стр. 370–373
. Google Scholar
Shan C, Gong S, McOwan PW (2006) Комплексное эмпирическое исследование методов линейного подпространства для анализа выражения лица. В: Конференция IEEE по компьютерному зрению и семинару по распознаванию образов, Нью-Йорк, США, стр.
153–158 9.0004
Google Scholar
Shan C, Gong S, McOwan PW (2006) Динамическое распознавание выражения лица с использованием модели байесовского временного многообразия. В: Британская конференция по машинному зрению (BMVC), Эдинбург, Великобритания, том 1, стр. 297–306
. Google Scholar
Shan C, Gong S, McOwan PW (2007) Помимо мимики: изучение человеческих эмоций по жестам тела. Пришел: Британская конференция по машинному зрению (BMVC), Уорик, Великобритания
Google Scholar
Shan C, Gong S, McOwan PW (2007) Определение корреляций между частями лица для анализа выражений лица. Принято: Британская конференция по машинному зрению (BMVC), Уорик, Великобритания
Google Scholar
Shan C, Gong S, McOwan PW (2008) Распознавание выражения лица на основе локальных бинарных шаблонов: всестороннее исследование.
Вычисление изображения и зрения
Google Scholar
Скелли Дж., Фишер Р., Сарма А., Хейзеле Б. (2006) Распознавание выражений в новой базе данных, содержащей сыгранные и естественные выражения. В: Международная конференция по распознаванию образов (ICPR), стр. 1220–1225
. Google Scholar
Tian Y (2004) Оценка разрешения лица для анализа выражения. В: Международный семинар по обработке лиц в видео, стр. 82–82 9.0004
Google Scholar
Тиан Ю., Канаде Т., Кон Дж. (2000) Обнаружение единицы действия состояния глаза с помощью вейвлетов Габора. В: Международная конференция по мультимодальным интерфейсам (ICMI), стр. 143–150
. Google Scholar
Тиан Ю., Канаде Т.
, Кон Дж. (2001) Распознавание единиц действия для анализа выражения лица. Транзакции IEEE по анализу шаблонов и машинному интеллекту 23 (2): 97–115
Перекрёстная ссылка Google Scholar
Tian Y, Brown L, Hampapur A, Pankanti S, Senior A, Bolle R (2003) Автоматическое распознавание выражения лица в реальном времени. В: Семинар IEEE по оценке эффективности отслеживания и наблюдения (PETS), Австралия
Google Scholar
Tian Y, Kanade T, Cohn J (2005) Handbook of Face Recognition, Springer, глава 11. Анализ выражений лица
Google Scholar
Тонг Ю, Ляо В, Цзи Кью (2006) Вывод единиц лицевого действия с причинно-следственными связями. В: Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR), стр. 1623–1630
. Google Scholar
Turk M, Pentland AP (1991) Распознавание лиц с использованием собственных лиц.
В: Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR)
Google Scholar
Valstar M, Pantic M (2006) Полностью автоматическое обнаружение лицевых единиц и временной анализ. В: Конференция IEEE по компьютерному зрению и семинару по распознаванию образов, стр. 149
. Google Scholar
Валстар М., Пантик М., Амбадар З., Кон Дж. Ф. (2006) Спонтанное поведение лица в сравнении с заданным: автоматический анализ движений бровей. В: Международная конференция по мультимодальным интерфейсам (ICMI), стр. 162–170
9.0003 Google ScholarWallhoff F (2006) База данных выражений лица и эмоций. http://www.mmk.ei.tum.de/waf/fgnet/feedtum.html
Yacoob Y, Davis LS (1996) Распознавание выражения лица человека из длинных последовательностей изображений с использованием оптического потока.
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 18(6):636–642
CrossRef Google Scholar
Йесин М., Буллот Б., Шарма Р. (2004) От выражения лица к уровню интересов: пространственно-временной подход. В: Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR), стр. 922–927
. Google Scholar
Yin L, Wei X, Sun Y, Wang J, Rosato M (2006) Трехмерная база данных выражений лица для исследования поведения лица. В: Международная конференция IEEE по автоматическому распознаванию лиц и жестов (FG)
Google Scholar
Zeng Z, Fu Y, Roisman GI, Wen Z, Hu Y, Huang TS (2006) Спонтанное обнаружение эмоционального выражения лица. Журнал мультимедиа (JMM) 1 (5): 1–8
Google Scholar
Zhang G, Huang X, Li SZ, Wang Y, Wu X (2004) Улучшение распознавания лиц на основе локальных двоичных образов (lbp).
В: Китайская конференция по биометрическому распознаванию, стр. 179–186
Google Scholar
Zhang Y, Ji Q (2005) Объединение активной и динамической информации для понимания выражения лица из последовательностей изображений. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 27(5):1–16
CrossRef МАТЕМАТИКА MathSciNet Google Scholar
Чжан З., Лайонс М.Дж., Шустер М., Акамацу С. (1998) Сравнение распознавания выражений лица на основе геометрии и вейвлетов Габора с использованием многослойного персептрона. В: Международная конференция IEEE по автоматическому распознаванию лиц и жестов (FG), стр. 454–461
Google Scholar
Выражения и жесты могут «стоить тысячи слов»
Этот пост был написан в соавторстве с доктором Сирада Рочанавибхата.
На этой неделе СМИ снова гудит слухами о языке тела Меган Маркл. После выхода документального фильма Netflix «Гарри и Меган, » резко возросло количество статей, анализирующих жесты, выражения лиц и язык тела принца Гарри и Меган. пара общается невербально.
Хотя остальные из нас вряд ли столкнутся с таким же уровнем проверки, опыт пары может послужить предостережением, напоминающим нам, что то, что мы сообщаем невербально, так же важно, как и то, что мы говорим вслух.
Исследования подчеркивают важность невербальных сигналов, особенно при наличии других препятствий для общения. Но в последние годы ношение масок запутало наше общение друг с другом. Ваш голос становится приглушенным, другие люди не могут читать по вашим губам, и в конечном итоге вам приходится повторяться.
Как избежать сбоев в общении или исправить их, когда они возникают, когда на общение влияют маски или различия в языках и диалектах, на которых мы говорим?
Может помочь компенсация с помощью жестов и других невербальных сигналов.
Чтобы стать успешным коммуникатором, необходимо овладеть и навыками отправки и получения информации. Эффективное использование языка тела в качестве говорящего — это одна часть уравнения, а улавливание тонких сигналов, которые использует кто-то другой, — другая.
Источник: Фото сайта Thought Catalog на Unsplash
Представьте, что вы пытаетесь дать заблудившемуся туристу набор сложных указаний. Что вы делаете, чтобы гарантировать, что они доберутся до места назначения? В дополнение к словесным инструкциям вы можете обнаружить, что используете указательный палец, чтобы указать на этот полезный ориентир, используете руки, чтобы показать левый и правый повороты, и переориентируете свое тело, чтобы смотреть в том направлении, в котором они должны начать идти.
Эти действия могут показаться тривиальными, но на самом деле информация, которую вы передаете с помощью жестов, взгляда, языка тела и тона голоса, может увеличить ваши шансы донести свое сообщение. Речь, сопровождаемая жестами рук, способствует обучению и оценивается как более убедительная, чем речь без жестов.
Имейте в виду, что если вы или ваши собеседники говорите на двух или нескольких языках, невербальные коммуникативные сигналы могут сильно различаться в зависимости от языка. Если вы говорите более чем на одном языке (как Меган) или человек, с которым вы общаетесь, говорит более чем на одном диалекте (как Гарри), вам, возможно, придется уделять еще больше внимания невербальным сигналам, которые вы подаете и получаете.
Интересно, что говорящие на двух языках по-разному используют жесты в своих двух языках. В исследовании, которое мы провели в Северо-Западном университете, тайско-английские двуязычные матери и дошкольники использовали различные виды жестов на двух языках во время повседневной деятельности, в том числе при чтении книги и игре с игрушками.
Говоря на своем более сильном языке, билингвы используют более визуально репрезентативные жесты (например, руки поднимаются вверх для обозначения «вверх»), чтобы дополнить свою речь. Говоря на своем более слабом языке, двуязычные используют больше указательных жестов, чтобы компенсировать трудности с выражением своих идей.
Знание нескольких языков влияет на восприятие невербальных сигналов уже в дошкольном возрасте. По сравнению с детьми, говорящими на одном языке, билингвы более успешно оценивают эмоции своих собеседников по тону голоса и используют указывание и взгляд, чтобы найти спрятанные предметы.
Погружение в лингвистически богатую среду заставляет билингвов адаптироваться, обращая внимание на детали, которые помогают им понять мир. Такая чувствительность к тонкой, неязыковой информации особенно полезна в социальных условиях, в том числе на рабочем месте. Способность «читать комнату» может привести к увеличению сотрудничества, продуктивности и чувства товарищества.
Источник: Photo by Antenna on Unsplash
Если ваша цель — стать лучше в публичных выступлениях или улучшить навыки общения на работе, в школе или в личных отношениях, не забывайте обращать внимание на свои жесты и язык тела. , особенно если задействовано более одного языка. В следующий раз, когда вы будете на рабочей встрече, встретитесь с другом в шумном ресторане или будете давать интервью для документального фильма Netflix, помните, что невербальные сигналы могут стоить тысячи слов.
