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作者简介 栾一天  北京朝阳艺术设计行业团工委 副书记；

北京设计青年汇 常务理事；北京青年艺术发展促进会 会员、设计专委会 理事；中国建筑装饰协会软装分会 专家组成员

摘要： 本文通过对面部识别技术进行研究，对面部识别的技术原理进行功能分析。同时，对响应式信息交互设计展开分析，对信息传播方式、传播特点、传播媒介等进行研究梳理，探索是否可以有效的进行技术结合，基于面部识别技术进行响应式信息交互设计，并且结合设计创作为实践案例。

本文探讨了动态信息在未来广泛传播应用的多种可能性，验证面部识别技术与响应式信息交互设计结合的可行性。为信息设计提出合理的构想，探讨和验证方法的可行性，课题深入继续研究、推广的可能性，寻找未来信息传播的新方式。

关键词：面部识别技术；响应式信息交互；交互设计；

随着信息技术的飞速发展和移动互联网技术的全面推广，信息传播对社会的影响开始变得更加重要。信息数据量、信息内容传播的速度、信息数据后台处理的速度以及信息的应用领域等都在增长，信息的内容和传播媒介也变得多元化。人们的阅读方式从文本阅读逐渐转变为阅读图像、视频、音频等。每时每刻都有大量的信息在产生和传播，对我们信息的传播方式也有了新的设计需求，对于体量较大的屏幕，比如电视、大型广告屏幕等，需要结合新的技术和媒介，找到更加有效的信息传播方式和设计，使信息阅读者有更好的阅读体验，实现从单纯的信息传播到良好体验到转变。

一  面部识别技术的全景解读

（一）面部识别的历史演进与未来趋势

面部识别技术自20世纪60年代产生。技术利用图像设备，采集人的面部信息并将其输入给计算机进行程序运算处理、特征分析提取，从而进行身份特征识别。在20世纪80年代的后期，人工智能技术逐渐兴起，神经生理学、脑神经学、视觉技术等领域蓬勃发展，面部识别技术产生了巨大突破，计算机神经网络技术的深度学习将面部识别的精确度大大提高，甚至与人的肉眼识别精准度相似，为面部识别技术的应用场景打开了更多的可能性。

随着中国经济的飞速发展和经济实力的日益增强，面部识别技术的使用场景应用也有所增加。近年来中国的智慧城市项目进入高度发展建设期，中国城市的用于监控的“天网”系统大规模增长，高清的采集设备布置数量增加，让面部识别的数据信息量增加；中国移动设备智能手机的普及和移动网络的发展，使面部识别在移动端的应用增加，比如面部解锁、安全认证等。各种行业的发展提高了面部识别技术的应用量，巨大研发资金的投入刺激了面部识别技术的发展。预计未来五年面部识别市场应用等经济规模将保持年均25%的增长速度，到2022年市场规模已达67亿元左右。

随着各行各业服务的不断升级和发展，面部识别的应用推动各行各业的变化，面部识别技术的应用场景增加，在各个方面影响着人们的娱乐、工作和生活。今年来面部识别技术在不同领域的应用也越来越丰富。

（二）面部识别的技术原理与智能模型

实现面部识别的技术方法和流程有许多不同的方式，主流的面部识别技术大都是通过四个部分完成面部识别的，首先是使用图像采集设备对人脸图像进行信息采集，然后第二部分是将采集的人脸图像通过程序进行预处理，第三部分是将预处理后的人脸进行图像表示并且进行特征提取，最后一部分是图像的识别部分。整个面部识别的过程是由一系列的计算机技术程序结合人工智能进行实现的。

第一部分，通过图像采集设备进行图像信息的采集与监测，采集的图像尽可能清晰无遮挡，避免出现运动模糊等情况，第二部分是将采集的图像进行预处理，基本原理是把采集设备所采集到的图像转换为灰度图像，同时对图像进行几何矫正，将图像变得更加标准，比如图像的尺寸和面部的位置，把其他干扰识别的因素降到最低，为接下来的步骤提供方便，使人脸识别的性能更稳定。第三部分就是将预处理后的人脸进行图像表示并且进行特征提取，因为不同人的面部特征不同，具有多样性与唯一性，处理后的图像需要被精准表示，以方便准确识别，所以主要通过两种方法进行表示。一是基于面部特征进行表示，简称基于特征表示[ 《人脸识别原理及算法：动态人脸识别系统研究》沈理等主编，人民邮电出版社出版第17页.]（英文：Feature-based representation），这种方法要考虑两种面部特征，即面部的正面与侧面，通过者两种面部特征在机器空间中进行表示。二是基于图像的表示，称为基于图像表示（英文：Image-based representation），将面部图像通过HOG（英文：Histogram of Oriented Gradients）算法，计算机程序通过方向梯度直方图检测出物体的轮廓，然后将灰度图像分割成16x16像素的小方块，计算出剃度并分析最终结果，把原始图像转换成HOG算法的表达形式来确定图像的特征点。最后，将面部特征通过算法进行程序运算，将每一个面部生成128个值，通过将这些不同的值进行对比处理、特征匹配，从而实现识别不同的人脸。

面部图像识别分为静态面部识别与动态面部识别，本文主要探讨动态面部识别的应用，即实时的识别运动中的面部，而非只是一张面部静态图像的内容识别。动态面部识别技术对技术要求高，采集的样本数量和分析数量大，具有特殊性和限制性。在识别过程中，采集到的图像信息是视频序列图像，文件格式大多为AVI文件、MPG-4文件等，需要运用隐马尔可夫模型（英文：Markov Model），进行人脸追踪定位，从而实现动态人脸识别。

二  面部识别在信息交互中的设计思考

（一）响应式信息交互的用户体验优化

响应式交互（英文：Responsive Interaction）可以将一种简单的像使用者展示信息的应用工具，通过设计转变为与使用者产生更密切、更具体、更具有互动性的应用工具。触摸、语音、键盘鼠标是响应式信息交互经常使用的输入方式。最普及的响应式设计，是2010年5月由国外知名网页设计师伊森马克迪（英文：Ethan Marcotte）提出的响应式网页设计（英文：Responsive Web Design，简称RWD）。响应式信息交互，主要是通过前端设计与代码程序开发实现的，设计的初衷是为了更好的进行信息的传达与交流。对使用者的每一个指令、或者轻微的动作比如鼠标的滑动等，都进行一定的反馈，比如音效、图像动态等。而这每一个动作的背后，都是通过响应式编程进行实现的。

响应式交互使用户信任并参与其中，使用者的每一个指令都会从应用程序中得到响应和反馈信息，用户与程序系统是一种连续的对话模式。这是一种目的明确、逻辑严谨、非随机的互动方式，会让用户在使用的过程中感觉流畅并且注意力更加集中。

（二）面部识别在交互设计中的应用分析

谈到面部识别系统在响应式信息交互中的应用，我们可以通过之前提到的响应式编程范式的原理中得出，在响应式信息交互设计中，对面部识别系统的技术要求是比较高的。我们需要判断使用者在看哪里，根据使用者的关注点进行反馈响应，通过响应来传递信息，最终实现信息交互。这一流程牵扯到许多技术难点。

首先，为了更好的响应，在响应式信息交互设计中需要进行动态的面部识别，也就是说需要进行实时的捕捉，观察捕捉后生成的事件序列，从序列中找到数据值的变化。最理想的状态是通过捕捉数据值的变化对人面部的朝向进行判断，从而模拟鼠标的状态，识别人的关注点。也就是说将二纬的序列帧图像进行识别判断，建立起三维的面部，通过面部的角度动态来判定人的关注点。然后通过程序，对人的关注点进行标记，确定他的关注位置、关注时间，判断是一扫而过还是持久的关注。最后在使用者关注的位置提供相应的信息响应，实现响应式信息交互。

通过这个技术，我们在设计的时候，就需要考虑究竟传递给使用者什么样的信息，对信息进行何种设计。这些问题的答案，跟信息时代语境下，数码媒体的信息传播方式密不可分。

（三）面部识别在交互设计中的创新价值

基于以上分析，在响应式信息交互中结合面部识别技术，基于面部识别技术的功能和特点展开设计，面部识别技术捕捉用户的面部特征、表情，分析出用户的关注点位，结合碎片化的时代特点、运用新的信息载体和媒介进行响应式的信息交互设计，向用户提供更有效的信息，这一设计是具有可行性和独特性的。

面部识别技术作为一种用户信息的采集、分析技术，如果能在响应式信息交互设计中得以应用，将会使得传播更加具有针对性，互动的方式和位置更加精准，也更加贴合传播渠道的交互化、传播效果智能化的时代特点。尤其是基于动态的面部识别技术进行互动的信息传播，如果技术得以成功运用，会使得整个信息传播方式有再一次的革新。基于这个方式的设计作品、传播媒介、信息内容将会有更多可研究的空间。

三  基于面部识别的设计实践探索

（一）  设计创作的流程与思考

设计是对研究的实践探索，作者的设计创作《Watching》整个设计思路从对面部识别技术和响应式信息交互设计进行研究展开，大量查阅资料、分析案例、咨询专家，在了解面部识别技术的可能性后开展实践，与设计专业进行结合，思考并不断探索结合的方式和可能性。

目前，公共空间中的屏幕，以商场广告屏为例，多放置在人流量较大的地方。分为两种类型：交互屏幕装置和非交互屏幕装置。展示的内容基本以显示静态宣传海报和滚动播放动态视频为主。其中非交互屏幕装置居多，对于广告的投放多使用u盘拷贝，人工成本高，对于广告投放者的收费方式以人流量数据为主，而实际观看广告的人数并没有有效统计。

非交互屏幕装置用于展示静态宣传海报在功能性上与张贴纸质海报相似，并未应用到屏幕的优势特点。而滚动播放视频则因为人流量大，每个观众到达屏幕面前时，都是都不同的时间节点观看到滚动视频，信息传达不完整。

交互屏幕装置以触摸交互和语音交互两种方式为主，对于触摸交互的屏幕装置，观众可以进行点击触摸操作，由于操作界面的不同，用户的学习成本较高，经常误操作和不操作。而因为公共空间人流量大，声音嘈杂，语音交互的屏幕装置除了需要学习成本之外，经常因为环境音的干扰而发生错误，影响使用效率。

以上问题需要通过交互方式和内容的创新设计开发出完善的解决方案。设计创作《Watching》由此展开，通过“看”实现完美交互。整个流程为，观众走到屏幕前，观看屏幕，通过面部识别技术确定观众的特征，在观众正在观看的屏幕位置进行交互，信息内容为在无人观看屏幕状态下为静态屏幕，在识别到有人观看屏幕时开始根据观众特征播放动态信息，同时将观看用户的信息数据进行加密，传送给后台进行数据统计与分析。

再确定了整个流程后进行设计开发测试，对系统和信息内容进行设计，整个设计创作过程中，不断的平衡技术的实现与设计目标的一致性，进行不断的迭代升级，最终完成设计。

设计创作《Watching》的信息采集设备为普通视频摄像头，通过互联网、物联网技术实现云端控制，使用核心算法进行数据的采集和处理，利用神经网络进行深度学习增加效率，将整个系统放置在云端，通过网页就可以使用和控制，最终将信息输出到屏幕媒介中与观众进行互动。

（二）  设计创作的革新与实验

整个设计《Watching》创作了新的公共空间大屏幕的交互方式、交互内容，使技术与设计实现了流畅的结合，将面部识别技术、神经网络学习、互联网、物联网技术与交互设计结合进行信息传播。

在技术领域与开发工程师不断深入探讨，研发并实现了可以通过面部识别技术和算法精准捕捉确定用户关注点的技术突破。程序在识别人的面部之后在程序后台给对面部做32个标记点（英文：landmark），然后将这写标记点反向映射给面部采集的摄像设备进行运动跟踪运算，通过点位的变化确定人的头部运动，通过头部轻微的角度变化判定人的关注范围。

在面部识别的同时加入人口学模型和神经网络机器学习，对采集到的面部特征进行分析判断，可以识别并判断出观众性别、年龄等特点，使得信息推送和传播更加精准。同时利用神经网络技术不断的进行深入学习，使得对特征判断随着机器的自我深度学习变得更加准确。

通过对交互方式的不断设计和对程序算法的不断调整，整个信息传播流程具有非强制性、非接触性、和并发性。所谓非强制性指的是，在整个使用过程中，观众几乎可以在无意识的状态下就可以完成面部图像的采集，而不需要专门的做配合动作；非接触性是至观众不通过接触等操作，就可以完成面部的识别过程；具有并发性是因为在应用场景下，人流量较大，整个平台系统可以进行多个人脸的同时采集，在云端系统进行分拣、判断并且完成识别。

设计创作《Watching》将面部识别技术应用于公共空间的大屏幕中，其应用场景可为户外大屏、商场大型广告屏、电梯屏幕、博物馆大屏等，可实现应用场景多元化。基于面部识别技术捕捉用户的面部特征、表情，分析出用户的关注点位，结合碎片化的时代特点、运用新的信息载体和媒介进行响应式的信息交互设计，向用户提供更有效的信息，这一设计是具有可行性和独特性的。

（三）  设计创作的研究与扩展

着技术的不断发展和进步，设计创作《Watching》也可以与更多的输入设备进行结合进行更精确的面部识别和关注点识别，比如眼动仪等设备。也可以在更多的输出设备比如投影、全息影像中进行应用。内容方面，有更多设计的可能性，对于大屏幕媒介的信息传播方式，可以更深入的进行内容的动态设计研究，可以深入研究共同阅读信息与个体阅读信息之间的差异性等，进行更深入的研究和实践。

四  结语

本文重点探讨了面部识别技术在响应式信息交互设计中的应用方式。对面部识别技术进行的比较系统的研究和分析；对响应式信息交互设计的技术原理和设计理念进行的研究和分析；结合对信息传播的方式、特点进行梳理；再通过设计创作《Watching》作为案例进行创作实践，最终的结果反映出了面部识别技术可以在响应式信息交互设计中发挥重要的作用，而响应式的信息交互方式设计的可以与面部识别技术进行结合，实现更好的体验与更高效率的信息传播。

随着面部识别技术的不断发展，会有更快捷、更高效的识别方式出现，也会有更多的信息输入、信息输出设备产生，对整个设计的交互流程、响应方式和传播内容乃至整个设计行业都将产生新的影响，每一个节点和部分都有进行更深入的研究和实践的价值。面部识别技术对创意和设计的表现方式，会有更多的可能性，会产生新的研究价值。

未来，面部识别技术将会更加普及，互动媒介的应用也会更加广泛，本课题的研究空间也将会更加广阔。

参考文献

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