定制式网络表情系统设计及其用户体验研究 73页

硕士学位论文定制式网络表情系统设计及其用户体验研究RESEARCHONCUSTOMIZEDNETWORKEMOTICONDESIGNANDITSUSEREXPERIENCE赵宇峰哈尔滨工业大学2015年7月 国内图书分类号：G206.2学校代码：10213国际图书分类号：7.094密级：公开艺术学硕士学位论文定制式网络表情系统设计及其用户体验研究硕士研究生：赵宇峰导师：王妍教授申请学位：艺术学硕士学科：设计学所在单位：媒体技术与艺术系答辩日期：2015年7月2日授予学位单位：哈尔滨工业大学 ClassifiedIndex:G206.2U.D.C:7.094DissertationfortheMasterDegreeinArtRESEARCHOFCUSTOMIZEDNETWORKEMOTICONDESIGNANDITSUSEREXPERIENCECandidate：ZhaoYufengSupervisor：Prof.WangYanAcademicDegreeAppliedfor：MasterofArtSpeciality：DesignologyAffiliation：DepartmentofNewMediaandArtDateofDefence：July2nd,2015Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文摘要在日常人际传播中，表情符号的运用对人们的情感交流起着非常重要的作用。数字影像时代的到来使人们可以进一步的还原出面面交流的环境，而定制式网络表情设计系统便是构建这种环境的有效工具。首先，在理论上对表情符号数字化的构成要素和形态特征进行梳理总结，为研究提供依据；在实践上对面部特征提取和表情识别驱动技术的发展应用进行分析对比，为数字化个人定制模式的网络表情设计探索提供借鉴。其次，对不同媒介时代的表情符号形态发展进行梳理，解读情感符号的含义、功能及其内在指向，考察网络表情的应用现状，在此基础上分析网络表情的形态特征。并从符号学、传播学、社会学、心理学学等方面的研究入手，综合分析表情定制化的用户需求，以及个性化的网络表情对网络社交所产生的影响，探讨用户定制模式在网络表情设计应用上的可行性。然后，以数字方式的定制化研究为基础，从用户自主参与的表情设计实现角度出发，通过静态图像提取用户的面部特征，使用户可以自主定制附含有自我属性特征的虚拟个人形象，并通过摄像头捕捉用户的面部动态，完成虚拟模型的驱动，生成“第一人称”的网络表情是一个非常具有研究意义的领域。最后，利用用户体验要素蜂窝模型和用户满意度Kano模型两种经典模型，对定制式网络表情系统的用户体验效果进行评估，总结其可用性价值，为情感符号的数字化用户体验提供新的引导理念。综上所述，采用数字虚拟交互技术的网络表情定制设计，力图丰富网络表情的表现形式，增加表情设计的趣味性和新奇感，拓展数字定制模式的现实应用领域；同时也能够探索传递、表达、接受、理解人际交流中感情讯息以及获取良好的交流效果从而改善网络社交环境的新方式。关键词：定制式；网络表情；表情驱动；用户体验-I- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文AbstractIndailyinterpersonalemotionalcommunication,theapplicationoffacialexpressionsignsplaysaveryimportantrole.Thearrivalofthedigitalimageeramakespeoplecanfurtherrestoretheenvironmentofthecommunication,andthecustomizedemoticonisaveryeffectivetooltoconstructthisenvironment.Firstofall,Intheory,theelementsofthedigitalexpressionandthecharacteristicsofexpressionsymbolsaresummarized.Intechnology,thewayofdevelopmentandapplicationoffeatureextractionandfacialexpressionrecognitionareanalyzed.Then,Theoriginanddevelopmentofemoticonarecombed.Interpretationtheimplicationofdigitalemotionsymbolanditsinnerdirection,analysisthecommunicationfeaturesoftheexpressionsign.Andfromthecommunication,psychology,sociology,semioticstoanalyzetheinfluenceofnonverbalemotionsymbolsandexplorethefeasibilityofusercustomizationmodeintheapplicationofemoticondesign.Andthen,basedontheresearchofthecustomizationofdigitalproducts,throughthelatestvirtualinteractivetechnology,extractusersfeaturesfromstaticimages,anddrivethe3Dmodelwithlocalcamera,makeuserscustomizethevirtualimageand"firstperson"emoticon.Finally,usetheuserexperienceelementsmodelandusersatisfactionKanomodel,evaluatetheactualexperienceandcommunicationeffectofthecustomizedvirtualimageandemoticon.Summarizeitsavailabilityvalue,andprovideanewguidanceforthedigitalcommunicationofemotionsymbol.Tosumup,designofcustomizedemoticonbyusingdigitalvirtualinteractivetechnologynotonlyenrichtheformofexpression,addedinterestandnoveltyofproducts,havestrongpracticalapplicationsignificance;butalsomakeusbetterwhenconvey,express,accept,understandofemotionalmessage.Sowecanachievegoodinterpersonalcommunicationeffectandimprovesocialnetworkingenvironment.Keywords:customized,emoticon,facialdrive,userexperience-II- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文目录摘要...............................................................................................................................IAbstract............................................................................................................................II第1章绪论...............................................................................................................11.1课题来源与研究背景及意义............................................................................11.1.1课题来源.......................................................................................................11.1.2研究背景.......................................................................................................11.1.3研究意义.......................................................................................................21.2国内外研究文献综述.........................................................................................31.2.1媒介演进中网络表情发展理论的研究....................................................31.2.2面部特征提取与表情驱动技术的研究....................................................51.2.3用户定制模式设计应用的相关研究........................................................71.2.4国内外研究综述..........................................................................................71.3主要研究内容及研究方法................................................................................81.3.1主要研究内容...............................................................................................81.3.2主要研究方法...............................................................................................9第2章媒介演进中的表情符号形态.......................................................................102.1传统媒介的演进与表情符号形态的变更.....................................................102.1.1身体媒介时代的面部表情符号..............................................................102.1.2语言媒介时代的文字表情符号..............................................................122.1.3影像媒介时代的模拟表情符号..............................................................122.2数字媒介中的网络表情符号..........................................................................132.2.1社交网络中的数字表情符号...................................................................142.2.2网络表情符号的表现形式.......................................................................152.2.3网络表情符号的形态特征.......................................................................172.3个性化网络表情与用户定制模式.................................................................212.3.1网络表情的个性化需求...........................................................................212.3.2用户定制模式的基本应用.......................................................................242.3.3定制化网络表情的设计模式...................................................................262.4本章小结............................................................................................................29-III- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文第3章定制式网络表情系统设计...........................................................................303.1定制式网络表情的系统结构设计.................................................................303.1.1系统功能设定............................................................................................303.1.2系统原型设计............................................................................................333.2用户三维模型的定制化创建..........................................................................353.2.1头部基础模型的生成................................................................................353.2.2整体三维形象的组配方法.......................................................................363.3用户定制式网络表情的生成..........................................................................373.3.1代表性表情的自动生成...........................................................................373.3.2面部表情的实时驱动................................................................................383.4定制式网络表情设计生成与实现.................................................................413.5本章小结............................................................................................................42第4章定制式网络表情设计的用户体验分析.....................................................434.1定制式网络表情设计的用户体验.................................................................434.2定制式网络表情的用户体验评估.................................................................444.2.1定制系统的用户体验评估.......................................................................454.2.2设计应用的用户体验评估.......................................................................504.3定制式网络表情设计的实用价值.................................................................524.4本章小结............................................................................................................53结论............................................................................................................................54参考文献........................................................................................................................55附录1定制式网络表情用户调查问卷........................................................................59附录2U3D脚本代码...................................................................................................61哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明............................................................65哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书............................................................65致谢............................................................................................................................66-IV- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文第1章绪论1.1课题来源与研究背景及意义1.1.1课题来源科技部支撑项目课题：“面向文化产业科技创新的共性关键技术研究与应用”（课题编号2012BAH81F01）。1.1.2研究背景在日常人际传播中，表情符号的运用对人们的信息传递和情感交流起着非常重要的作用。数字影像时代的到来使人们可以进一步的还原出面面交流的环境，而网络表情的出现与应用便是构建这种环境的有效工具，也是虚拟交互方式逐步介入我们生活的一种重要表现元素。早期的网络表情以简单的字符、图形、图案来替代某些现实人际交流中的面部表情。随着网络多媒体的广泛应用，网络表情有了更为丰富的形式，并且不再仅仅充当一种网络亚文化的角色，而是被赋予了更多的功能与意义。同时，网络表情相关的理论研究也不再局限于传统的传播学范畴，而开始涉及了心理学、行为学、社会学与计算机学等多个学科领域，有着非常开阔的研究空间和重要的研究价值。数字化时代，媒介信息的即时性、互动性、碎片化等特性不断改变着人们接受处理信息的方式，由一个（或是一套）表情便引申发展出一系列热点话题甚至是一个成功的商品产业的例子屡见不鲜。另外，新世纪的互联网已是全民娱乐的时代，人们已然通过由大众参与的论坛、博客、播客、游戏、电影等种种方式，真正构建起一种属于“所有人的”文化形态，人们在大众文化浪潮中，保持着对于自我属性特征被体现的一种狂热追求，“脸萌”的成功，更印证了强调用户体验的个人快捷数字化定制应用的可行性。通过最新的虚拟交互技术将用户个人的面部特征和表情参数以数字化的形式传递给计算机或是移动终端，使用户可以自主定制附含有自我属性特征的虚拟形象，并由这个形象生成“第一人称”的网络表情将是一个非常具有研究意义的课题。-1- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文1.1.3研究意义本文的论题是定制式网络表情系统设计及其用户体验研究，在理论上，对表情符号数字化的构成要素和形态特征进行梳理总结，为之后的研究提供依据；在实践上，对面部特征提取和表情识别驱动技术的发展应用进行分析对比，为数字化个人定制模式的网络表情设计探索提供借鉴。具体研究意义如下五个方面：（1）数字表情因其独特的表现方式在网络人际交流与情绪传达中起着非常重要的作用。从最初的字符与符号，到后来的图形图案，再到正在被广泛应用的二维和三维的动画图像，还有来源于视频的动态序列影像，以及程序式的“超级表情”、“魔法表情”。网络表情本身的发展脉络其实与数字多媒体技术的演进密不可分，而新的虚拟交互技术结合更为成熟的工具、更为强大的平台以及更为统一数据接口，都使我们对网络表情的下一步走向充满期待。本文通过梳理网络表情的起源与发展，了解数字化的情感符号含义及其内在指向，并为后期研究提供很好的理论依据。（2）诸如论坛和各类社交网络等数字媒介平台以及IM即时通讯软件的广泛应用是网络表情的流行与发展的重要成因，网络表情也有其特殊的线上特征。本文将综合对比几种线上交流形式所各自具有的特点，并从心理学、传播学等方向对这种特点的成因进行分析，以探索更为自然、和谐、人性化的线上人际交往模式，并为后续的有关改进网络情感交互方式的研究提供依据，让用户可以避免在以往的网络表情的使用或其他类型交流方式情景中出现的一些弊端，从而能够更好的传递、表达、接受、理解自我及他人的感情讯息，达到良好的交流效果。（3）数字技术使得定制化的产品的成本大幅降低，可选性增强，无论是线上线下结合的3D打印，还是仅存在于移动平台上的“脸萌”，都是可定制模式受大众欢迎的很好例证，本文也将结合这几个例子来探讨数字化定制模式的相关内容。传统的网络表情用户参与度不高，体验感不强，时效性短暂，传播效果也相对受到种种限制。本文立图将数字定制化模式应用在网络表情设计中，以实现附含个人属性的虚拟形象和网络表情定制——用户不仅可以根据情况自由的创建或是改造三维头像，而且还可以通过传感器直接提取个人的面部属性进行模型复合，然后通过自己的表情来驱动虚拟头像，最终完成动态表情生成并进行展示、分享和传播，从而在真实与虚拟之间寻找一个平衡区域来构建一种新的人际交流方式，改善网络社交环境。-2- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文（4）关于面部特征的提取上的分析与研究，以往用来获取参数的算法比较单一，而且主要是获取面部空间形态数据，技术成熟的应用方向方式也并不明确。本文立足于定制虚拟形象的研究，通过对单帧图像进行更加全面深入的分析，获得包括面部轮廓、形态、色彩、阴影以及其他主要属性等多个方面的信息，利用单张静态图像和动态定位结合的算法来实现基础三维模型的参数调整。这样不仅可以得到更好的定制化效果，同时也增加了工具型产品的趣味性和新奇感，具有很强的现实应用意义。（5）本文将在完成静态三维头像模型定制的基础上，进一步研究和探索用户表情对虚拟头像的实时驱动方式。以往的面部驱动技术主要是用于影视虚拟演员表演或是情感计算中表情识别的提前录入。算法的逐步优化成熟使得面部驱动最近技术也开始被开始在游戏领域应用以提高玩家的自身参与度。但是相对而言，这些技术离大众仍比较远，没有一个很好的接近普通用户并为之所用的途径；另一方面，由于应用领域和产品要求的不同，这些技术的底层算法程序及数据传导并不完全适合在个人计算机或是移动终端上协作运行，因此也需要对虚拟模型面部表情的实时驱动方式做新的探索。采用数字、交互技术的整个定制系统，不仅丰富了网络表情的表现形式，也为情感符号数字化传播体验提供了新的引导理念。1.2国内外研究文献综述1.2.1媒介演进中网络表情发展理论的研究1.2.1.1国内研究现状网络表情亦如很多其他的网络文化元素一样发轫于国外，但其在中国又有着独特的发展历程。国内的互联网文化起步晚，发展却非常迅速，同时受到了欧美和日韩主流文化的影响，在这个特殊的土壤培育生长，“拿来主义”和国产原创不断碰撞和交汇。诸如网络表情这样的“副本”（在游戏中指支线任务）成为今日的形态，都描绘出一条特异的发展曲线。因而，虽然国内在网络表情的社会心理学与传播学方向上的研究开始较晚，但却是十分必要与有意义的。有关网络表情的研究多数是在网络视觉情感心理学、网络文化或是网络语言符号学方向上的延展与分支。其中，有关网络视觉与情感心理学方向的相关研究有：周勇在2014年出版的《影像背后（网络语境下的视觉研究）》[1]，试图透过网络热点舆论中的影像传播，探寻其背后的传播动因、规律及-3- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文其对当下社会舆论的构建，而这种探讨的过程将不可避免地深入正在剧烈变动的社会文化及生活其中的群体。武汉理工大学的李明文和李梦蓉在其《视觉文化传播语境下的网络表情功能分析》[2]中指出，互联网的发展形态正逐步脱离集中化，一元化和理性化，而是转向多元的，视觉的，感性的。网络表情作为承载着人们情感交流的一种特殊符号，我们的线上交流已经变得不可或缺。上海交通大学的李菲在13年《新闻界》期刊上发表的《网络表情符号的使用和满足——基于高校学生IM中网络表情使用的实证研究》[3]中，以高校学生为研究对象，试图找出影响网络表情符号使用与满足的因素。另外，谭文芳教授的《网络表情符号的影响力分析》[4]则主要结合语言学、传播学和心理学的基本原理对相关理论进行较为系统独到的研究；网络文化方向的相关研究有：陈俊俊的《符号的魅惑：网络消费文化研究》[5]和四川大学郭妍发表的《网络表情符号的美学探究》[6]；符号传播学方向的主要研究有：徐恒醇先生的《设计符号学》[7]，张玉玲的《网络语言的语体学研究》[8]，赵英爽和尧望的《表情·情绪·情节：网络表情符号的发展和演变》[9]，鲁瑶和吴佳妮的《网络表情的传播现状及成因研究》[10]，以及吉林大学的王庆森发表的《基于网络即时讯息（IM）的传播范式研究》[11]。除此之外，其他方面的还有一些专注于网络表情设计实践的研究：如由巩涛和张予合力编著的《我爱做表情：网络流行动漫表情创作技巧》[12]，在简要介绍了网络表情的基础理论之后，将重点放在了具体的网络表情设计创作中所要把握的要素与方法。1.2.1.2国外研究现状宏观的电子媒介传播研究方面，尼葛洛庞帝做出了巨大的贡献，他的《数字化生存》[13]堪称二十世纪信息技术与理念发展的圣经，对整个数字信息时代的启蒙、发展产生了重要的影响和指导意义，其著作中的一些网络人际交流与情感体验以及数字化语言表达的相关观点都可以对研究网络表情理论有诸多帮助。在网络娱乐文化这个层面上的研究还有加拿大媒介理论家马歇尔·麦克卢汉的《理解媒介》[14]、美国波兹曼的《娱乐至死》[15]，这些数字传媒领域的经典巨著是对网络表情的基础理论研究开展的很好基石。另外还有丹麦学者克洛泽·布鲁斯·延森的经典之作《媒介融合：网络传播、大众传播和人际传播的三重维度》[16]，梅洛·庞帝的《知觉现象学》[17]、苏姗·朗格的《情感与形式》[18]、马尔科姆·伯纳德的《理解视觉文化的方法》[19]以及帕特里夏·华莱士的《互联网心理学》[20]等都对本文的研究有不同程度的指导意义。-4- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文而在具体的表情符号应用与传播研究方面，佛罗里达中部大学的TaeWoongPark，Si-Jung和GeneLee为《人机交互：应用程序和服务》中的讲义专门撰写了《智能手机即时通讯中表情符号使用的研究》[21]一章，侧重点是了解网络表情符号在智能手机上的使用，并探讨其与前人研究结果不同点。其研究内容则主要包括智能手机平台上对各种表情符号的使用频率以及用户特征，用户之间的关系，对计算机键盘的可用性和即时通讯中用户的情绪状态。这项研究所提供的一些建议有助于提高对表情符号功用的理解和未来即时通讯中的网络表情在智能手机上的设计。此类将重点放在移动平台的研究还有很多，如ChadC，Tossella，PhilipKortuma，ClaytonSheparda，LauraH.Barg-Walkowb，AhmadRahmatia，LinZhonga等人的《表情符号在智能手机文本中使用的纵向研究》[22]，KriselaRivera，NancyJ.Cooke和JeffA.Bauhs的《表情符号在远程交流中的作用》[23]。在亚洲范围内，日韩学者在表情研究领域也有不少重要成果，这为作为近邻有着不少相似文化环境的国内相关研究提供了很好的借鉴。如来自日本的YukiUrabe，RafalRzepka，KenjiAraki在他们的《针对日本就算计中介交流（CMC）的网络表情研究》[24]中介绍了一种基于表情符号由激动数值分类的表情推荐系统开发模式，这种推荐系统的目的是帮助用户在计算机媒介中传播感情信号时为用户推荐合适的表情输入。而他们几人的研究还有一篇涵盖范围更广的《针对高效交流的数字表情推荐系统》[25]，我们可以从这两个系统设计的不同中体现出来自地域文化差异对符号情感交流带来的影响上的一些启发。1.2.2面部特征提取与表情驱动技术的研究1.2.2.1国内研究现状国内关于面部特征提取算法以及表情的事实驱动技术研究目前还没有比较权威的理论著作，而是主要是集中在个人或团队的实验性质探索开发，也有少数以商业为目的的应用，他们之前的工作给了本论文中相关方面的研究思路很多启发与借鉴。这其中有来自浙大计算机辅助设计与图形学国家重点实验室的周小建与向楠等人的《基于视觉的虚拟人情感交互系统》[26]，他们的研究与本文的相关度很高，有很好的借鉴价值。燕山大学的梁海燕在《基于Kinect动作驱动的三围细微面部表情实时模拟》[27]中，“利用微软公司的Kinect三维深度摄影机对人体的面部动态进行识别与跟踪，通过插值函数模拟表情的动态数据，-5- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文计算出虚拟面部表情运动系数，并利用OpenGL和高级着色语言GLSL设计并实现了实时面部表情仿真系统”[27]。而哈尔滨工业大学鞠光亮的《基于无标记点人脸表情捕捉与传递的算法研究》[28]对现阶段的人脸表情捕捉技术做了比较详细的介绍和分析，并着重对无深度传感器介入的面部驱动方式做了有益的探索。相关研究还有丁宾等人的《基于单张图像的三维人脸建模与表情动画》[29]和江南大学董洪伟的《三位人脸捕获建模和动画技术综述》[30]。1.2.2.2国外研究现状国外关于面部特征提取与表情驱动的研究虽然也缺乏理论专著的支持，但在实践应用的环节却远远走在了前面。这其中的原因，除了国外本源本水的互联网技术外，更有火爆的电影与游戏市场推动的功劳。在相关文献中研究具体技术实现方法的比较多，如SeyedMehdiLajevard和ZahirM.Hussain的《自动人脸表情识别特征提取与选择》[31]，文中探讨了特征提取、选择以及分类的方法，脸部检测是基于AdaBoost算法使用和后面帧的动态信息对画面间互信信息标准进行最大强度的提取。RobertNiese，AyoubAl-Hamadi，AxelPanning和BerndMichaelis的《基于从彩色图像序列进行2D-3D面部特征提取的表情识别》[32]中设计了包含一系列低层次的图像处理，人的人脸模型自动建立特异性并进行立体化，之后利用计算机标准化的摄影测量技术生成。KarinSobottka和IoannisPitas的《基于形状和颜色信息人脸定位和人脸特征提取》[33]则通过评估形状和颜色（HSV）的信息对静止图像或图像序列的面部特征提取中眼睛与嘴巴的提取办法进行了优化，并在运用形态学运算和极小本地化技术上给出建议。这个领域亦有很多来自印度学者的重要研究，Bhumika，G.Bhatt1，Zankhana，H.Shah在《人脸特征提取技术综述》[34]中，针对面部特征提取中的表情识别，人脸检测，图像压缩和图像自动变形等技术进行了分析，并讨论了各类提取方法的优点和缺陷以及影响最终性能的一些要素。A.Srinivasan和V.Balamurugan在他们的文章《面部识别中的人脸特征提取的新方法》[35]中，提出一种使用偶数复小波变换（DT-CWT）的高效的面部特征表示方法，这种方法同多使用DT-CWT的性质，例如在方差近似和方向选择完善面部图像的几何结构，可以达到高效的提取效果和标准化的降噪技术，以此应用在后期的人脸识别系统开发上。而MahdiIlbeygia，HamedShah-Hosseinib的《一种新型的根据彩色人脸图像的面部特征提取模糊人脸表情识别系统》[36]，则在面部表情识别中采用模糊推理系统（FIS），提出了情感识别的新方法，甚至可以识别部分被遮挡的面部图像中的情绪。在特征-6- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文提取中展示了良好的性能和精度，这种高准确率的识别系统是非常有应用前景的。随着数字技术的不断革新，实现面部特征提取与实时表情驱动的方法也不足而一，其中诸如Kwok-Wai，WanKin-ManLam，Kit-ChongNg的《一种精确的主动形状模型人脸特征提取》[37]，Kwok-WaiWong，Kin-ManLam，Wan-ChiSiu的《不同条件下的人脸检测与特征提取高效算法》[38]，SushilKumarPaul，SaidaBouakaz，MohammadShorifUddin的《使用CDF分析自适应自动人脸特征提取》[39]，AthanasiosNikolaidis，IoannisPitas的《人脸特征提取和姿态确定》[40]，MustafaBerkayYilmaz，HakanErdogan，MustafaUnel的《利用概率方法的人脸特征提取》[41]，Fookes，ClintonB.，Chen，Daniel，Lakemond，Ruan，Sridharan，Sridha的《强大人脸特征提取和匹配》[42]等一批文献都有很高的技术含量。另外，国外在特征提取和面部驱动的技术方面还有很多的专利立项，这些专利都为相关研究提供了很好的实践经验。1.2.3用户定制模式设计应用的相关研究关于定制化技术的模式，发展，应用等方面的研究成果目前还比较少，较具价值的有：国内文献中，张莹在其《论基于个性化量产的定制化设计》[43]，对产品的个性化定制设计的发展背景、现状、内涵、趋势等核心问题进行了详细的阐述；何海燕的《网络个人虚拟形象设计》[44]则主要将定制化的模式应用在数字化形象设计中，研究了网络个人虚拟形象的发展、种类、功用、价值等问题，并从平面设计的角度探讨定制化模式在形象设计领域应用的可行性；国外文献中，PedroS.Coelho和JorgHenseler的《通过定制化服务提升用户忠诚度》[45]发开了一个定制服务的客户关系和效能结果模型，对相关领域的研究有很大的贡献。1.2.4国内外研究综述通过对网络表情传播相关理论以及面部特征提取和表情驱动技术的相关文献的阅读与整理，得出以下的三点结论：1.国外有关数字化表情性征的研究内容较为丰富，涉及领域较为广泛。这些研究立足于不同的角度，尤其是与传播学、符号学、语言学、互联网心理学的相关内容，都对本文的研究有很多帮助。再从国内成果来讲，中国国内的网络文化发展传播有着特殊的环境和脉络，外来的数字化表情理论虽对国内现况有不少指导意义，不过作为后来者的国内学者并没有盲目吸收，而-7- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文是非常有针对性的在这些早期基础成果上继续深入，探讨具有“中国特色”的网络表情形态与传播的相关命题，这对我们本土的研究是极其有意义的。另一方面，目前研究所存在的缺陷主要是缺少一些严谨的论证和权威理论的支撑，而且一些早期文献由于当时环境的限制，带有一定的预想性，尤其是在媒介技术革新后，后期理论研究并没有完成相应的补充和提升，缺少一些深层的分析。但总体来说，但这些阶段性成果仍然是非常珍贵的文献资料。2.在面部特征提取与表情驱动技术上，国外领先较多，尤其是在对于人脸面部的识别，特征提取与模拟，标记点扫描，骨骼蒙皮的相关运动计算，三位人脸重建等技术，都进行了不少原创性研究，程序算法也相对优越。国内在这个方面较国外还有一定的差距，究其原因主要是缺少一定的研究条件和商业市场的推动，成果及专利技术也较少。所以本论文的基于图片的面部特征提取以及基于摄像头视频流面部表情捕捉驱动的网络表情生成方式都具有一定的研究价值，可以为线上社交的方法模式提供一个参考，也为本文的研究提供技术支持。3.在定制化形象表情设计的应用方面，国内外的研究在表情数字化的技术与表情符号的传播理论两个方面相对较为独立，并且就目前而言，还没有指向性非常明确的将特征提取、面部驱动与表情设计做整合的先例。而现有的网络表情应用平台以及即时通讯中的视觉交流模式还存在着一些缺陷，如传统的数字表情虽然便于存储与分享，但缺乏个性特征，传情达意的效果受限；而远程还原面对面交流的视频通讯，则缺乏对用户隐私的保护，而且不可预演与即时调用，缺少用户主观可控性等等。所以对个性化定制的虚拟形象网络表情的产品设计以及产品的用户体验和传播效果的研究，都是非常有应用前景与研究价值的。1.3主要研究内容及研究方法1.3.1主要研究内容首先，结合媒介技术变迁对表情符号的发展演变进行阐述，在此基础上分析网络表情的形态特征。并从数字表情在社会学、心理学、符号学等方面的研究入手，综合分析非言语的情感符号在数字媒介中的交互表达方式以及对人际信息交流的影响。以此为第三章的设计提供理论支撑，为第四章的用户体验评估测试提供依据；其次，高度定制化的网络表情设计。以数字化的定制模式研究为基础，从用户自主参与的表情设计实现角度出发，研究内容-8- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文包括：系统平台的设定，用户虚拟三维头像生成的设计，表情驱动的设计三个部分。在设计的过程中，对可实现的不同的技术方案和应用模式进行对比测试，尤其是在面部定位，面部识别与跟踪等技术上进行较为全面的整理分析；再次，通过对定制式网络表情设计体验的主要要素及层次进行说明与分析，构建四个维度的用户体验模型，并应用蜂窝模型和满意度模型分别对系统的体验和设计应用的效果进行测试评估。最后通过对实验数据的收集与整理，分析以用户为中心的定制式数字虚拟形象网络表情设计的产品实现程度与实际传播效果，并对定制式网络表情设计的现实价值进行总结。1.3.2主要研究方法1.文献研究法。主要是对相关文献进行阅读，搜集传播学、符号学、网络语言文化、表情数字化程式等相关领域的理论及技术方法。2.比较法和定性/定量分析法。采用定性研究法，总结和归纳用户自主参与的定制化数字产品的应用前景和方向，从而指导设计的制作。采用定量分析的方法验证设计的可用性。3.实验测试法。借助用户要素模型和满意度模型两种经典模型，结合问卷调查、A/B测试等产品测试方法，分组进行现场观测，记录用户的使用行为和情感反馈，分析这些现象，并得出实验结论。-9- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文第2章媒介演进中的表情符号形态在日常人际传播中，表情符号的运用对人们的信息传递和情感交流起着非常重要的作用。随着媒介发展，即时的多感官信息在我们的信息传播中经历了一个由完全脱离到逐步回归的过程。以网络社交平台和即时通讯工具为“主战场”的数字影像时代的到来使人们可以进一步的还原出面面交流的环境，而作为这个战场重要一员的网络表情的应用便是构建这种环境的有效工具。同时，这种数字化的情感符号也是虚拟交互方式逐步介入我们生活的一种重要表现元素。早期的网络表情只是为了可以在赛博空间里以简单的字符、图形、图案来替代某些现实人际交流中的表情。随着数字多媒体的广泛应用，以及社交网络的快速发展，网络表情有了诸如动画，影片，可执行式程序等更丰富的形式，不再仅仅充当一种网络亚文化的角色，而是被赋予了更多的功能与意义。同时，网络表情相关的理论研究也不再局限于传统的符号学范畴，而开始涉及了传播学、心理学、行为学、社会学与计算机学等多个学科领域，并且有着非常开阔的研究空间和重要的研究价值。情感的表达本身就有个体差异性，网络表情的类型化特征使得这种差异性被消弱，而随着数字定制模式的介入，用户对于个性化自我情感的表达则有了可行的需求满足方式，那就是一种交互性更好，趣味更高，个体性征表现力更强的定时式的网络表情形态。2.1传统媒介的演进与表情符号形态的变更2.1.1身体媒介时代的面部表情符号在人类开始利用媒介工具以前，我们是以自己的身体为交流的界面的，我们通过这个界面向外传播也向内接收着各种各样的信息，包括声音的，影像的，气味的，碰触的等等。面部表情符号的应用是早于言语发生的，这是人类最原始最自然的交流方式。信息可以分为两类：言语信息和非言语信息。言语信息包括了语言和文字，非言语信息则包括了我们的举止，形态，表情，氛围，节奏等等。在没有任何媒介工具的时代，当我们和自己的交流对象面对面站在一起，可以在-10- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文这个场域中获取到言语的轻重，节奏的缓急，语调的抑扬顿挫，情绪的波动变化，目光的接触，面部的表征，肢体的语言以及环境中的各种因素，这促成了我们能更形象的读取交流的信息，更直接的感知交流的环境，也更深刻的融入交流的氛围。这些符号可以对我们的言语所起到得替代、补充、强化、调控等作用至今也没有任何一种媒介可以达到相同的效力。非言语符号不仅在出现时间上早于言语，而且在传播媒介的发展中表现出更好的通用性和移植性。在人类社会历史中，言语与非言语信息的使用比例是35%比65%，可以说如果没有非言语信息的运用，我们的文明程度也许不到现在的一半；而当聚焦在这65%的非言语信息时，面部表情符号作用的比例则是55%；我们通过交流对一个人形成的印象中，言语内容的形象占到7%，语音语调的声音形像占到38%，而表情和肢体语言等其他印象则占到百分之五十五。这些数字都可以反映出非言语的符号信息在人类的具身交流中扮演着不可或缺的重要角色。在目前主流的网络社交工具中，我们都可以找到言语符号和非言语符号配合使用的情景。虽然文字信息仍然是我们最为常用的交流手段，但诸如正在被我们广泛应用的语音信息和微视频信息等确实为我们的沟通模式和传播效果带来更为优异的体验。以微信为例，言语符号之外，同样提供给用户很多的非言语符号（如图2-1所示），来自用户群体本身的对非言语符号运用的强烈需求，是以微信为代表的即时通讯工具不断开发新技术，融合多类媒体信息主要动因。图2-1微信中符号信息的分类-11- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文2.1.2语言媒介时代的文字表情符号随着文字和语言出现在人类历史中，我们的情感交流终于可以脱离开具身的存在，传向更远的时空。文字表情符号最早可以追溯到远古时期，这时人类的文字还是一种没有具体含义的象征性符号，在我国陕西出土的新石器时代的人面鱼纹彩陶盆上面就已经出现了非常形象的人面纹样。这种纹样是他们生活的写照，也是他们精神的寄托与崇拜。一副远古石器上的人面肖像，可以让我们认识到那时人类精神上的一种图腾崇拜，而一首举头望月的诗文绝句，又可以使我们深深的感到古人对家国寄托的一种哀思。这时的文字表情符号，不再是形象的，直接的，而更多的需要我们去解译和理解。即便是到了电子文本信息盛行的年代，我们也经常会在阅读来自于他人的文本信息（如短信或是邮件）时，将这些冰冷的文字序列组织起来，按着脑海中对对方的印象，去还原信息发送者的语气，表情、神态，去构想和勾勒一个情景，试着更准确的去理解、思考和揣测隐藏在文字背后的真实情感。这些也证明了我们已经习惯于从一种更为立体全面的环境中接收信息、洞悉事态并做出判断。作为感性动物的人类，显然无法像机械一样只追求信息内容的传递，我们需要更多或者强烈、或者细微的感情的传达。电子设备在辅助我们消除距离时，同样会带来隐私上的问题。影片《手机》中的主人公所遇到的危机正是来源于数字信息的发达将人们赤裸裸的揭示在所有人面前，没有任何的遮蔽和掩盖，我们的隐私因而没有了可以藏身的角落。另外，相较于目前的其他电子交际手段，电话与手机并不是最令人舒适的选择，原因主要在于其内容的严正性以及在交流情景中的压迫感。而当下大数据时代对于用户信息的搜集能力更是达到前所未有的程度，更重要的是这种现象并没有受到任何有效的无论是法律的还是道德的限制与约束，“斯诺登事件”也再次提醒我们，或许此时需要一条底线来作为人们的最后一块“遮羞布”。除了隐私问题，越来越多的人患上“通话恐惧症”，原因在于：跟邮件、短信相比，电话具有更高的强制性，更小的宽容度，时间松紧会导致掌控感的不同。2.1.3影像媒介时代的模拟表情符号随着电子影像媒介技术的应用，我们的表情符号也开始步入模拟化时代。这种模拟表情符号是以电影和动画为代表的。一代喜剧大师查理·卓别林的-12- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文默片被誉为是永恒的经典，在那个没有声音的时代，他靠着表情，眼神，动作，手势等“我不说，你懂的”的表达方式，来诠释在默片时代自己所扮演的社会小角色的性格和特征。甚至于到后来声音开始进入电影领域，也遭到这位大师很长一段时间的反对，他希望可以坚持使用默片来表达自己对艺术效果的追求，这种追求成就了后来《摩登时代》成为默片时代的一个巅峰。通过对我们真实表情符号的模拟，略带夸张的表演将每一种情绪表现得惟妙惟肖，诙谐轻松的表现，嵌套在一个个超微型剧本情节中，给人们带来无数欢乐，回想电影界对于卓别林的评价：“他的快乐是整个世界的快乐，他的悲伤时全人类的悲伤”，现在用这句话来评价表情符号似乎也是颇为符合的，那个圆形的微笑图案仿佛已经代表了世界几十亿人类共同的快乐。相对于默片中的演员演绎，漫画与动画也是于模拟表情符号很好的体现方式，在其虚拟化的创作形态中，也更有模拟的意味。就拿我们中国青少年所熟知的动漫明星“猫和老鼠”来说，虽然没有台词作陪，但其经典的形象和精湛的“表演”至今仍焕发着持久的艺术感染力，加拿大的著名动画导演瑞查德·威廉姆斯就曾经说过：“在动画中，应该把言语成分弱化到最少，而通过默剧的形式一目了然和简洁，我们应该感受到的是身体在传递一个文学故事。”[46]相对动漫形象来说，网络表情显然在互动性表现得更好，为用户制造的娱乐性也更多。再来说说视频交流中的表情，视频通话虽然在技术上已经普及了很久，但人们对视频通话真正的使用率却并没有想象中的那么高，多数用户似乎对这种线上交流方式仍然心有顾虑。究其原因，这首先是因为视频通话过于真实的还原程度无法给用户建立足够的安全感，另外也有很多时候人们只是单纯地不想将自己的本貌放在镜头前，不论是因为没有自信，或是此时此地并不方便进行视频通话（如刚刚起床，或正在忙于工作），最后再从文化特征来看，中国社会的传统情感是含蓄和内敛的，说话做事讲求点到为止，也更加欣赏“犹抱琵琶半遮面”的美感，所以在中国，视频聊天的局限性与文化和民族特征也有着很大的关系。2.2数字媒介中的网络表情符号本节通过介绍社交网络中的数字表情符号，以及网络表情的主要类型，综合对比几种线上交流形式所各自具有的特点，从心理学、传播学等方向对这种特点的成因进行分析，并由此引申探讨数字化表情的下一步进化与发展的趋势，探索更为自然、和谐、人性化的线上人际交往模式。-13- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文2.2.1社交网络中的数字表情符号在网络媒介的时代，线上社交逐步取代了人们生活中的真实社交。即时通讯便是社交网络中的一个重要的组成部分，即时通讯英文为InstantMessaging，也常被简写为IM，从其英文组成中的“ing”后缀就可看出，这种基于在线平台的信息交流工具是以现在进行时为主要特征的。最早的即时通讯工具是在1996年由三位以色列青年首次开发，现今它已经成为互联网上最为主流的通讯方式，是名副其实的信息高速公路。而通过这些即时通讯工具，我们的世界被真真正正改造成了无距离无重力的“原始村落”。而在这个时代，表情符号的形态有了进一部演变，人们为这类符号指定了一个新的专有名称——网络表情。网络表情（Emoticon），由情绪（Emotion）与图案（icon）两个词合并而来，特指数字化的可在线上传播的表情符号。其出现最早可以追溯到19世纪80年代，在美国这个崇仰胜利女神，更崇仰自由与娱乐的国度，卡内基·梅隆大学的斯科特·法尔曼教授制作了著名ASCII笑脸“:-)”，这串字符成为了日后网络表情所有升级版和变异体的雏形。之后随着移动通信和互联网通信迅速普及，网络表情越来越多得出现在电子公告板，论坛，博客，社交网络等新兴社交媒体平台上。哈罗德的《社会传播的结构与功能》[47]不仅提出了大众传播具有监视环境、协调社会和文化传承的三种基本功能（视觉表情符号的传播与应用至少确实在协调社交关系和传承网络文化上有出色的表现）；而且更重要这篇论文中著名的拉斯韦尔“5W模式”：“谁（who）？说什麽（what）？对谁（whom）说？通过什么渠道（whatchannel）？”取得了怎样的效果（whateffect）？这一模式的经典程度甚至让其后的研究都仿佛只是对他所作的注释，而传播学从一种更具符号学倾向的定义来说，就是研究人类如何运用符号进行社会信息交流的学科。在这里不难用这个模式来演化表情符号的传播路径，那就是：在人人之间，以符号化的视觉表情形象为载体，以互联网或其他数字化技术工具为渠道，传递信息内容，以取得信息交流和情感交互的效果。威尔伯曾预言：以传播渠道为区分基础的传播模式理论将不再受重视，而是围绕传播学的核心范式建立一种理性的统一体[48]。追溯到人类只有具身交流的时代，表情符号的传播只存在于人际传播中，随后这些符号被从主体上分化抽离并进行传播，以摆脱时空的限制，直至今日，表情符号再度以各种数字化方式回归到我们的实时交流情景，但似乎又涉及和混合了多种不同的传播行为，这种变化正在某种程度上体现和印证了威尔伯的预言成为现实。-14- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文媒介演进中的人际交流，强调的是表情作为一种情感符号的本体来源，以及“人之为人”本身的参与性[49]。媒介的演化表面上看是降低了亲身参与情景对于经历的重要性，但是现在，人们可以在不用亲历的情况下参与到各种社会事件中，也可以不必在同一时空中会面就能非常直接的形成近似于面面交流的情景。人际交流典型的信息模式是“声音信号+态势信号”模式，如果将其应用在网络上，可以转化为“文字符号+表情符号”模式[49]。如图2-2：图2-2现实交际与网络交际的模式对照图2.2.2网络表情符号的表现形式随着技术工具一路变迁，表情符号的数字化表现形式也不足而一，目前主要的一些表现形式有：（1）字符式的表情符号法尔曼授的“电子笑脸”使得这种“形象而有趣”的符号在电子媒介上风行，并为大众群体广泛接受。但在这里不得不提为网络表情发展做出重要贡献的另一个国家，那就是漫画王国——日本，在日本，这种字符式的表情符号有一个专属的名称：颜文字，或颜表情。颜文字在日本得到了急速的发展，而且极具本土文化特点，无论是表现形式还是主题内容上都有了很大的突破，如图2-3。图2-3充满艺术感的日式颜文字[45]-15- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文（2）图像式的表情符号数字式的表情图像的盛行则是在彩屏电子设备普及之后，这时的表情符号早已不像古时那样背负有关图腾信仰之类的严肃主题和厚重的文化内涵，轻松诙谐成为主旋律，在形式上也脱离了早期单纯由字符组合拼接而成的模式，而是以位图格式呈现。Emoji是一套起源于日本的12x12像素表情符号，由栗田穣崇创作，最早在日本网络及手机用户中流行。在日本，Emoji就代表着表情符号，后来这套表情被引入苹果手机系统（如图2-4），而不可否认的是苹果公司的影响力也间接推动了Emoji表情的流行与普及。当然，除了这些来自于应用系统或专业表情开发者的默认表情，也有些图像表情来源于现成的网络图片或是影视剧与动画片的截图，此阶段的网络表情多数仍以体现面部表情为主。图2-4苹果系统中的Emoji[45]（3）动画式的网络表情我们世界的真实面貌本就是运动的，立体的，或者说这才是我们所习惯和追求的。在新媒体技术的支持下，各类视觉符号都会出现从静态向动态，从二维平面向三维立体的突破与转向。不论是图片，动画，影视都曾经或正在经历这种转向，动画式的网络表情也已经呈现出了这种态势，不仅时常有可爱的3D网络表情上线，原先一些二维的经典形象也常常通过3D重制，以新的形象出现在我们视野里。在这个阶段，原先集中在面部表现的网络表情开始逐步扩大景别，用来展现半身，全身或者整个场景的情景。GIF动态图是较为常见的一种动图格式，原因在于其制作简单，可以携带透明图层，而且数据量较小，适合网络传播。如今在各个即时通讯应用和社交平台中，GIF动态表情的使用已经非常盛行，并且我们总能在其表现的内容中捕捉到最新的流行热点。（4）影像式的网络表情影像式的网络表情往往是一个可被发送和播放观看的文件，声画皆备，可呈现的信息更为丰富。之前受限于网络速度和即时通讯技术上的限制，影像式表情的应用并不广泛，更多见于一些高级用-16- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文户的特权功能或者将表情文件加载、在邮件附件中。不过最新版本的微信和微博平台都相继推出了微视频的功能，通过简短的录制和快捷的分享，用户之间的距离被拉得更近更平，我们也体会到其他类型的表情所不能带来的一种认知习惯上的改变与回归。（5）互动式的网络表情更为高端智能的数字表情还有可运行程序式和文字触发式网络表情等，这类表情具有更多地交互性。可运行程序式表情往往是独立开发运行的，一般只面向付费的会员用户，典型的例子如QQ会员可以使用的各类魔法表情，往往会在对方打开聊天窗口后自动运行程序，播放效果，而且互动范围跳出了对话框的限制，体验效果非常好。文字触发式则混合了不同的表情类型，通过输入的文字触发，智能为用户提供可选表情，如当你在聊天中输入“我爱你”，会提供不同的表达这个含意的图像表情来供你选择，同时对方的对话窗口也会满屏飘下无数爱心。总之，各种形式的网络表情扮演着不同的角色，在这个网络舞台上绽放自己的精彩。2.2.3网络表情符号的形态特征2.2.3.1情感化与符号化“情感化”，这个词常常被用在女性群体身上，其实在工业机械的时代，父权代表权威，社会追求的是集权，统一，单一等级，中心化，理性至上，在中国，我们同样一直都标榜“喜怒不行于色”“处变不惊”的冷静和淡定；而在互联网时代，无论是视觉化趋势的崛起，流行元素的盛行，还是对细腻情感的追求，都显现出一定的女性特质的回归，互联网时代不再是“它”或“他”，而是“她”。在这个时代，开放的，自我的，多元的，去中心的，追求美好感性，才是更容易被人们接受的，女性化思维越来越受到重视，成为研究互联网的一个重要因子。人们不再羞于表达自己的感情，收敛自己的个性，而是通过技术去展示，去发掘，去放大，我们体会到前所未有的对于释放自己情感，展现自我性征欲望的爆发。数字表情本身就是我们情感的线上载体，是我们心灵的化身，一个简单的网络表情在没有被误读的情况下可以非常便捷迅速的向受者传递明确的感情信号，省时省力，效果良好。以至于我们几乎感觉不到串联在这种字符背后的编码再解码的复杂过程，而更像是直接在传者与受者之间激发出相同的情感联觉和情景再现。出现这种现象是因为我们拥有一个通用的表情符号的编解码系统，也是我们普遍的情感基础，这种情感基础可以在潜意识层面激发我们的情感经验；而即使有一些网络表情偏向于含蓄委婉，往往也可以给-17- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文人们带来恰到好处的暧昧与遐想，将用户带入情感体验的一个更高层次。网络表情的编译码过程如图2-5所示：图2-5网络表情的编码与译码[50]“媒介即人的延伸”是麦克卢汉在《理解媒介：论人的延伸》[51]中提出的。结合这个理论，我们也可以将网络表情看作我们的投射和延伸，在外它是我们的面容表情的延伸，时而夸张，时而怪异；在内它是我们情感的延伸，将我们的情感附加在本来毫无含义的01代码上，传送出无数的感动与情怀。网络表情不但是我们喜怒哀乐的绝佳代言人，而且也丰富了人类表情的表现形式，如：我们可以通过添加火焰来描绘生气，有或者通过各种拟声词和描述性字幕来拓展表情的力场，这都是我们在现实世界做不到的。但无论如何，感情只有建立在我们作为人的主体的基础之上，才是真正的有源之水，有本之木。并且，这种情感延伸的最终形态亦或是一种人性的回归，终有一天在强大的数据支持下，我们只需要通过一个人网络表情的使用习惯就能判断出他的大概样貌和性格特征也是有可能的。当然，网络表情符号在其情感表达上也存在固有的双重否定性。数字表情目前的形态本身就缺乏感情深度，所承载的可以被积累与沉淀的文化价值也不高，往往都在昙花一现后迅速沉寂，所以很难从视觉文化符号上升到精神文化符号的高度。另外，当这类表情被我们大量的复制、粘贴和使用，就不可避免的走上了程式化的道路，这使得符号所蕴含的真实情意一点点被消弱，单调乏味的视觉形象，类型化的风格模式，人性和优秀品质的缺失，使得其最终极易成为只是被我们麻木接受，而不再具有情感传播效力的鸡肋工具[52]。人们在符号的消费中也不断被消费，这也就迫切的需要我们去探索在网络表情上新的形态。-18- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文2.2.3.2临场感与亲密性网络上有这样一种说法：如果你要判断一个人和你的关系到底如何，只需要看看他对你发送了什么样的表情和他发送的习惯就可以知道了。表情与语言或者文字不同，它不需要经过大脑的逻辑思考，而是非常直观的为我们提供“很有价值的线索”。而且我其实们更善于从表情等视觉信息上判断出事实的真相而非那些可以轻易的编制迷惑的谎言。从另一个角度来说，来自于表情的反馈让我们更容易达成彼此间的信任，屏蔽障碍，拉近距离，从而提升交流环境的亲近感。在网络表情中，以颜文字或者卡通化的表情为例，往往倾向以简单的形体和亮丽的配色构成开朗可爱的风格，这符合了我们对交流环境的一种追求“简单美好的真相”的心理需求。尤其在异性之间的交流中，利用这种类型的网络表情来制造“破冰点”往往非常奏效。而且研究发现，男女情侣是使用表情频率最高的用户群之一，网络表情对于临场感与亲密氛围的营造功能使得符号与图像不再仅仅是一种修饰和补充的角色，而成为了很多问题的关键。2.2.3.3指定性与多义性互联网内容的产生越来越大众化，已经很大程度将“精英文化”请下了塔尖，我们每个人都是生产者，同时也是消费者。网络表情在生产和消费的过程中，会有其特定指向性，这种指向可能由生产者定义，也可能是像是接龙游戏一样通过不断的演变才被逐步附加其中。一方面，符号本身只代表一种“能指”，而背后的概念、思想和情感才是其“所指”，这才是真正有意义的部分。比如颜表情中的“-_-b”，这些字符本身并没有意义，但是我们将它们组合在一起，用来表现和概括一类面部表情，也将“流汗”“让人无语”“使人汗颜”的意义赋予给它，成为它的使用规则；再比如“233”在我们的线上交流中被解释为“乐坏了”，“逗死了”，“笑到停不下来”，其实是它最早的来源是猫扑论坛，论坛表情列表的第233号是一个捶地大笑的表情符号，后来被我们以233这样的形式简化引用，我们已经无法单纯的从这串字符的能指中得知具象的含意，而是通过约定俗成，对它所表达的意向其进行指定并获得公认。另外一方面，自媒体时代下放给每位受众的主导力逐步增大，信息不再被单向的塑造，而我们每个人认知能力，水平，习惯又都是不同的，所以很多网络表情也呈现出多义性。千奇百怪的网络表情多半不会在什么正统词典上有个标准化定义，即使有，神通广大脑洞无限的网友们也没那么容易按着所谓的官方定义乖乖就范，更多地“二度创作”，“三度创作”和转载误用都会使网络表情原本的-19- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文含义出现偏转。有网友整理出最为我们常用的而又和官方定义不符的表情集合，很多表情已经与其之前要表达的意味大相径庭，让我们明白在这个线上世界，永远是用户说了算的。正像索绪尔指出的——任何的符号都带有主观性和随意性，但如果这种主观性和随意性得到多数人的认可，那么也就成了无可厚非的规则，如图2-6是一些常见的被我误用的网络表情。图2-6易被误用的网络表情[48]2.2.3.4事件性与话题性不久前，苹果公司在其新发布的系统中新增了300个Emoji表情。这些表情本来是为了满足不同地域用户的需求，但由于其蹩脚的形象和糟糕的体验，引发全体用户的口诛笔伐，一时成为大家的讨论热点。另外，网络表情的表现内容往往也伴随着一些当下的事件与话题，我们可以从中找到很多线索、暗示和隐藏信息。一种非常常见的形式是通过为图片、动画或视频配上原创字幕，或者直接选择素材中很符合的语境截取下来使用，完成表意过程。这类符号的背后往往可以牵出一段典故，一个出处，一件网络热点事件等。近期有网友挖出影星成龙早年为某洗发水代言的广告，广告词中成龙对于特技的一段评述令人不禁。于是一时间“Duang”这个短语配合着成龙甩动着那黑亮的头发的动态图迅速在各个社交平台刷了屏，也吸引了更多的网民朋友参与进来互动，制造出更多的事件性与话题性。最后，网络符号伴随着我们“卡通一代”的整个成长过程，本身已经成为了一种经历和记忆。最近在微信朋友圈就有活动号召大家在微信里都换上自己在QQ上使用的首个32*32像素头像，引发网友的集体怀旧，这些符号承载了我们太多的过去，也已经和我们的生活变得密不可分。头像作为一种特殊的网络符号，经常会和表情之间相互共用，网络世界中被人们视作是“头等重要”的头像，与用户名，马甲，签名，主页等元素合力构成了我们在网络上的虚拟形象，又从其呈现出一个我们都在竭力为自己营造的更为理想化的“第二人格”。这个人格不像现实中的我们，而是更容易被建立，改造，美化，包装，也有着更为广阔的传播网络和更为丰富的展示途径。-20- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文2.2.3.5诙谐性与娱乐化目前来看，只要是具有一定的意指含义的、可被显示与发送的网络形象符号都可以被称作为网络表情。不论是名人，动物，植物，甚至是生活中原本没有生命的角色，都可以通过夸张变形、性格拟定等处理后成为网络表情的表现对象。我们经常会看到某某名人的Q版动漫形象爆红网络，甚至那些原本在现实世界中严肃的，刻板的，粗鄙的，丑陋的形象都会在这种改编中获得救赎自己的机会，通过润色、颠覆、恶搞去改善人们一直以来对它的印象。例如：蟑螂本来是人人喊打的害虫，但是它通过在周星驰电影《唐伯虎点秋香》中精彩的客串演出，以及在皮克斯动画《机器人瓦力》中对其搞笑可爱特质的刻画，使得小强的坚强，呆萌的形象被重新树立在我们的认知中。在如今如此巨大的生活压力下和紧张的生活节奏中，快消式的生活方式迫使得我们需要借助各种机会来放松和娱乐自己，寻求感情慰藉。一方面，一个好的表情设计本身就能向受众创造审美愉悦，再加上其内容上带来的情感体验，当然这种体验多数也是积极快乐的，很容易促进信息的交流往正向的方向发展。另一方面，泛娱乐产业不断呈现跨界融合的趋势，全民全产业的娱乐倾向逐步显现，在这种全民对娱乐式生活形态需求的助力下，游戏，动漫，影视，文学，娱乐，以及商业品牌上的突破性合作戏码不断上演，经常可以看到不同娱乐形态之间的相互借鉴与改编，创造出更强的生命力和更高的商业价值。动漫和娱乐节目拍成大电影照样大受追捧，小说作者摇身一变成为电影导演照样被我们推崇，而口碑与影响力较好的电影也立刻会推出同名游戏，受大家喜爱和欢迎的角色会顺速被制作成各种表情，并添加上新的娱乐点和其他文化元素，流传在各个社交平台上供大家消费。2.3个性化网络表情与用户定制模式2.3.1网络表情的个性化需求新世纪的互联网已是全民娱乐的时代，“全民打飞机”、“全民超人”、“全民导演”，人们已然通过由大众参与的论坛、博客、播客、游戏、电影等种种方式，真正构建起一种属于“所有人的”文化形态[53]。2014年，诸如“脸萌”、“美拍MV”、“私人定制”这词汇都成为网络热点词，可以看出人们在大众文化浪潮中，保持着对于自我属性特征被体现的一种狂热追求，由几位90后大学生开发的移动平台应用——“脸萌”的成功，更印证了强调用户体验的个人快捷数字化定制应用的可行性。-21- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文网络表情的应用已然改变了人们“数字交谈”的模式，但这是否已经是网络表情演进的最优形态了呢？结合马斯洛的需求层次理论[54]，我们可以对网络表情的需求层次进行分析：首先是生理需求，我们创造出了数字表情来实现线上对面面交流的还原和对生理情感的满足；同时我们又要求这些网络表情不能威胁到我们的安全和隐私，需要更加的脸谱化，虚拟化；然后，我们又在不同的平台上不断对网络表情的形态传播模式进行发散和创新以满足我们的社交需求，获取群体归属感；接着，我们希望哪怕是虚拟的形象符号也能被他人尊重，因为这些符号变得越来越完整，越来越人格化；最终，我们希望自己可以和这个虚拟形象实现无缝转换，大众化的脸谱显然是做不到的，我们需要体现自我的思想、意志、价值观，把被削弱的创作权和掌控力再次握到自己的手中，得到社会对本我的认可，也就是最高层次的自我实现需求的满足，而定制化的介入就是一个行之有效的实现方式。2014年QQ创意相机借着综艺节目《爸爸去哪儿》的热播，适时推出了亲子表情，用户可以通过相机先拍摄自己的照片，再和预制的模版结合起来，生成动态的趣味表情。这种形式的网络表情有更多的可玩性和互动性，并且在表情的商业合作形式上作出了有益的探索。同样包含个性化印记的表情还有出自于各个设计师或者漫画师之手的表情套装，这些表情往往有着原创的角色和另类的风格，或可爱，或搞笑，在不同的平台上展现自己的“十八般武艺”。这些表情界的红人明星，从网络上聚集一定的人气之后，便会以版权合作的方式进驻一些主流的即时通讯工具，再经过应用商包装推广，以会员特权或者打包购买的方式获益。这类表情如果成为“现象级”符号，甚至可以另辟蹊径直接冲击线下市场，推出了相关的周边，大获成功的案例也有很多。如图2-7是个性网络表情的代表作“兔斯基”。图2-7网络表情红人“兔斯基”具体来说，定制程度更好个性更突出的网络表情可以为我们的线上交流带来以下影响：（1）创造更好的社交氛围与语言环境之前我们已经提到在网络上更容易营造的信任感，这种信任与亲近使比特世界总是呈现一派安乐祥和。我-22- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文们都可以在这里可以将自己碎片化成虚拟的符号，没有成本，没有限制，也没有后果，在这样一种轻松对等的关系中，我们对交际尺寸的把控更加收放自如，对信息内容的创造也更加信手拈来。友好的，人性的的社交氛围和语言环境一直是我们在创造网络虚拟世界时的一个一级需求。这种友好与人性不仅仅是人人间的，也包括人机之间的。随着我们生活方式的高度智能化，用户不再想去执行那些毫无感情的数字条例，也不想再被禁锢在那寥寥可数的几个毫无特色的表情面具之下，我们希望回归一种更加感性的具身交流的境地，这种回归是为了将整个社会向着和谐的的形态进一步推进和升华。这时的表情符号也应该包含更多的可能，更多的自由，从一个符号扩展成为一个界面，成为用户之间情感沟通和交互的全能媒介。（2）提供更多的自由感与多样化选择网络表情与生俱来就有很强的变异性，这使得表情的使用更加自由和多样化。“暴漫表情”就是其中的一个典型例子，暴漫表情来源于暴走漫画，最早的暴漫四格画是由美国网友在2007年在Windows画板工具上创作完成，描绘了我们在上厕所时经常发生的一种让人抓狂的场景，粗糙拙略的画风非常直接有效的对感情进行了宣泄。暴漫表情的特点非常突出：精悍的铺垫（作用如原先网络帖子正文分割线），总能造成强烈的对比和夸张的戏剧效果；脸谱化的表情符号也极易和其他流行的网络文化做结合形成新的作品（暴漫走红后不久，网上就出现了很多暴漫风格变体表情，“姚明版”暴漫表情，“尔康版”暴漫表情等）。这些特点使得暴漫在短短时间得到大家的共鸣，其微博的粉丝数量也已经超过了300万。也许正是由于这样低的创作门槛和如此高的话题性和参与度，开放式的叙事形式正式解放了所有网友的自由，也点燃了全民的创作热情，于是众多跟风者都开始以这种“最后一刻暴走”的形式来讲述自己的故事，表达自己的感情。“暴漫”在网络走红的背后，其实隐藏了年轻一代在社会转型期的复杂心理状态，他们的故事是真实的，也是被社会现状所压抑和扭曲的，他们需要利用诸如此种的方式去表达，去分享，去释放。（3）构建更为完善的人际传播新形态2011年腾讯公司推出了一部公益短片《弹指间心无间》，感动了无数在外求职工作的他乡游子，也很好的道出了即时通讯到底改变了我们生活的什么。传统的在场人际传播固然是要求对信息的准确全面地传递时最可取的方式，但却不一定是最和谐和完美的方式。俗语说，距离产生美，过于亲近和无间的交流会让人觉得被压迫，也容易产生隐私被侵犯的感觉，这些都会导致主观性的隔阂与心理距离的产生，甚至会使人表现出想逃离这种环境的倾向。必要的距离可以创造更为融-23- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文洽的理解关系，就像我们总是在父母面前显得不耐烦和焦躁，但却常常在孜身一人的时候读懂生活、读懂他们的良苦用心，感情变得简单清晰，连父母的唠叨也变得亲切动听。情感的表达有时会因为空间的疏远而被放大或者更容易被洞悉，而对于负向的偏见和不理解却往往因为距离而被弱化，距离远了却让我们的心灵更近，保持一定的私人空间和情景偏好，这或许是即时通讯应该保有的一个先天性优势。2.3.2用户定制模式的基本应用2.3.2.1线上线下结合的用户定制模式传统行业的“定制化”早已有之，尤其在制造业的应用非常普遍，这种定制通过对客户特殊需求的满足以及较高的设计价值很早便服务于我们[49]。在经历了机械工业时代以控制成本和利益最大化为目的的产品标准化量产后，工业4.0时代进程中的互联网和其他服务联网的系统将使所有行业实现智能化，网络化，自组织化，并取代传统的机械和机电一体化产品服务，人们也开始愈发的开始追求个性化，差异化，体验化。满街都是DIY（DoItYourself）的标签，DIY礼物，DIY数字油画，DIY手机壳……数字化定制对提升产品设计的价值，降低定制化生产的成本，满足多样化的用户需求都有着很大的帮助。这种线上完成定制流程，现下完成生产的模式已经被应用在很多领域，无论是可口可乐上的“土豪”标签，或者是运动巨头阿迪达斯及耐克公司推出的可定制球鞋（如图2-8），再或者近两年火爆起来的3D打印技术我们可以将自己的虚拟模型变成实物，定制化和我们最普通民众之间的距离越来越近，我们迎来的是一个选择性更多，参与度更高的全民定制时代。图2-8某运动品牌推出的球鞋定制网站-24- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文2.3.2.2纯数字定制模式完全数字化的定制模式应用，最早的代表如我们的QQ形象定制或者是个人空间主页的装饰，通过我们自由的选择与搭配（当然很多模版是收费形式的），产生具有我们意志的个性化内容，这种定制需要用户参与其中，但得到的满足感也最强。还有通过对用户上网行为的搜集和数据挖掘，由云平台和大数据计算分析为用户提供的信息对称服务，如用户新闻定制服务、用户照片检测服务等。如时下正逢高考，微信朋友圈便有人推出了相关的头条生成器，当我上传自己的姓名与省份，便生了一条名为“山西全能高考状元赵宇峰：我是绝对不会加入TFboys的”的新闻，我还可以将这条消息转发到朋友圈，有趣的内容和定制化的形式让我们普通民众也可以过一把“头条”瘾，也为应用设计者带来了客观的流量。再如之前在网络上流行的How-old网站，用户上传自己的照片，网站便可以自动在照片中抓取人脸并分析性别和年龄，这满足了人们对自己外貌属性测量的一种需求，相似的应用有很多，如检测相似的明星脸，检测颜值等。纯数字定制的另一个广泛应用是在角色扮演游戏中。游戏中的角色因为有些是来自于现实世界的人物，所以需要根据其现实原型进行定制，如图2-9所示，在《FIFA》系列的仿真足球竞技游戏中，游戏公司就对知名球星的身体样貌数据进行了采集，以在游戏中进行高度还原，除了形象外貌之外，游戏中各类装备，服饰，道具的定制也是用户最常关注的，而这些可定制的附属品则为游戏公司创造了绝大部分的收入。图2-9《FIFA》中的游戏角色和真实球员对比[47]-25- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文2.3.3定制化网络表情的设计模式2.3.3.1数字化表情的设计要素形体要素，是表情设计中最为主要的元素[50]。主要包含角色设定和动作设定，其中，角色设定又包括绘制三个立面的视图和定义一些标准应用样式。早先的数字表情多数是平面卡通式的，主题明确，重点突出，奉行简洁明了和“少即是多”的原则，所以对线条、颜色、形状的运用是创作的关键，而在3D化的表情设计中，建模、材质、贴图、灯光等是着重点，此阶段的设计一般使用平面设计工具或者3D模型软件进行绘制；动作设定则包括了表情动作规范和肢体动作规范，生成方式有直接渲染或是转格式输出制作等。字符要素，首先在纯字符式的表情中，字符就是表情的主体，通过对人类面部表情特征的抽象概括提取而来，这些原先没有任何情感含意的符号被巧妙的组合在一起，形象生动有趣，画面感很强，有非常好的表现力。而除了这种以字符为表现对象的表情外，还有一些字符是起到修辞或注释的作用的，像是原来格子漫画中的各种文字符号，如用“555~”表示哭泣，用“zzzzz”表示睡觉，又如用“咔嚓”“咕咚”这样的象声词来描绘场景等。注释作用的字符比较接近于影视行业中的字幕，这些字幕有些是从动画或是视频中截取出来时的原配字幕，如周星驰的影视作品中那些经典的镜头加之无厘头的台词就经常被网友直接作为表情使用，另外也有一些个表情是经过网友的自由加工改编制作而成，灵活多变，妙趣横生，同一张表情背景图片可以在不同的语境中配上不同的注解，含意也和受者的个人理解有关。总之，字符要素在这个时候能很好的点明表情主题，配合画面完成信息传播。声音要素，声音作为另一种十分重要的非编码元素，也常常是我们传情达意的好助手。研究表明，人类一直很倾向性的借助各种声音要素来描绘事件、抒发感情，一个简单的“呵呵”在不同的情境中都已经有了多种的含意，而语音聊天也早成为我们社交通信的常用方式。语音信息优势在于提升传播效率的同时既不像视频那样毫无保留（我们可以留有一定的私密空间），也不像电话那样需要用户即时作出反应使交流继续进行，而且对网速和流量的要求比较低。在网络表情中配以声音主要有两类[51]：一类是人声，一般是一个可发送式的视频文件，像2015年新年被人们使用的“桂宝拜年”，经过特效处理的声音为动态的表情增添了很多乐趣，也使得表情可以完整的表达较为深层和复杂的信息；另一类是音效，常见于交互程序式的网络表情（如QQ魔法表情），在角色的动作表演中配以这种声音效果，使其更为生动。-26- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文镜头要素，镜头语言常见于影视创作中，包括镜头的景别，运动，调度，节奏，组接等，一个优秀的镜头设计往往可以给观众带来强烈的视觉和心理冲击，使表情设计的力度和体验得到很大提升。尤其是目前的网络表情元素正愈来愈多的从电影截取素材，在表现手法上的学习与跟进也是必然的。精神要素，只有外在的“形”是不够的，这样的符号也是没有生命力的，我们更需要内在的“神”，这就需要我们为角色植入思想，性格，品质和精神。只有这样，被我们创造出来的形象才是立体的，真实的，恰如其分和自然而然的。2.3.3.2传统表情设计方法的对比传统的网络表情设计优势在于使用方便，加载快捷，准确识别和容易加载附加信息。但其也有着不少的先天性不足，随着人们情感世界的潘多拉之盒在新媒体技术的时代再次打开，这些先天性的缺陷有时是致命的，比如：研究表明人类的面部其实可以展现出5000种以上的不同表情，这对目前表情的设计是一个可能无法完成的任务，即使可以制作出来也会对用户的选择使用造成困扰[52]。除此之外，之前我们介绍的网络表情类型中，图片和字符式的设计制作相对简单，包括从视频中截取有代表性的画面可能唯一的问题时在于你有没有这样的情趣去锁定一帧这样的经典瞬间为你所用，不过也经常有一些需要自己添加字幕或者制作动态截屏的作品则不是一般网友可以做到，这需要使用一定的制作工具，而另外一些偏向于原创卡通动漫形象的表情，则需要设计者有一定的艺术功底，并运用一定的表现手法（如夸张变形）进行角色，动作的设计生成，兔斯基，悠嘻猴都是这其中的佼佼者，所以用户的自发的参与程度都不是很高。2.3.3.3数字表情的定制化模式其实表情的定制化技术其实早已有之，只不过并没有被广泛应用在即时通讯的表情设计领域。好莱坞的大牌影星们成为了定制化表演的最早用户，而在此之后，游戏领域也逐步开始让玩家体验这种定制情景。在电影表演行业，从《魔戒》中奸诈狡猾的咕噜姆，到《加勒比海盗》里霸气侧漏的章鱼船长，再到《阿凡达》中身手矫健的娜美星人[55]，如图2-10，驱动表演的绝技已经被电影工厂的技术宅们驾驭到极致。仅《阿凡达》一片中，特技镜头就占到了近60%的比例，在片中出现的众多人物，动物，怪物，机器，多数都是通过模型合成与动作捕捉制作出来的，而其在全球创造的近28亿美元的票房更是对这种虚拟技术的最大褒奖。还有《魔戒》中的虚拟角-27- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文色咕噜姆，他在片中的表现成为一大亮点，这个角色首先由计算机完成创建，再根据安迪·塞基斯的面部特征、声线及动作所组成。最后，对这个角色精彩的呈现效果，导致当届的奥斯卡最佳配角奖项为应该颁给幕后的演员还是前台的这个小怪物引发不小的争论。不过，不可否认的是，动作捕捉技术虽然在一定程度减少了真实演员的戏分，但也不必过于担心在未来一个个虚拟的角色会抢了真人演员们的饭碗，因为从另一方面来说，这些技术为每位演员的发挥与表演创造了更多的可能性。图2-10电影《阿凡达》中的演员动作与表情捕捉[51]图2-11电影《猩球崛起》中的角色生成过程[51]-28- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文无论是电影还是游戏，在进行定制化动态表情设计时的普遍解决思路都是一致的，即：第一步是完成角色的数字静态造型，这里包含了完成一系列的概念设计，原画绘制，定型，建模，雕刻，材质，贴图，骨骼绑定，基型调整等环节；第二步则是虚拟角色的动态造型，这里可以借由演员的幕后表演，再通过各种方式来驱动模型的动作与表情，或者直接由电脑控制节点来完成肢体形态和表情细节的调整。在经过这两步的造型之后，我们可以选择实时模拟的呈现效果或者高质量的渲染输出。技术发展背后的动因总是来源于人们最直接的需求，而这种技术实现也最终服务于我们的生活，形成一个持续向前的闭环[56]。表情符号的应用就是基于人类最基本的交流需求，而在技术的辅助下，虚拟的形象和表情也将逐步被应用于我们生活中除了信息传播以外的其他更多方面。随着硬件性能的提升、第三代第四代通信技术的普及以及云处理技术的帮忙，将动作捕捉与驱动这样的技术应用在我们的个人电脑甚至是移动端上已经成为可能，我们也终于有机会来“为自己代言”。2.4本章小结本章的主要研究内容是媒介演进中的表情符号：首先在第一节中，重点探讨了传统媒介各个时代的表情符号形态特征，分别是身体媒介时代的面部表情符号，语言媒介时代的文字表情符号和影像媒介时代的模拟表情符号，通过对不同媒介时代与表情符号形态之间的对应关系，了解情感符号含义、功能及其内在指向；然后在第二节中，重点讨论数字媒介时代的网络表情符号，介绍网络表情的几种主要的表现形式，提出数字化表情的传播特征是：情感化与符号化，临场感与亲密性，指定性与多义性，事件性与话题性，诙谐性与娱乐化，并由此引申数字化表情的下一步进化与发展的趋势，探索更为自然和谐人性化的线上人际交往模式，通过这种模式在真实与虚拟之间寻找一个平衡区域来构建一种新的人际交流方式，能够更好的传递、表达、接受、理解自我及他人的感情讯息，获取良好的交流效果并改善网络社交环境；最后在第三节中，讨论用户对网络表情的个性化需求以及数字化定制模式的各种应用，论述个性化网络表情为我们的线上交流所带来的影响：创造更好的社交氛围与语言环境，提供更多的自由感与多样化选择，构建更为完善的人际传播新形态。并对比传统的数字化表情设计方法，分析表情符号设计的要素，结合案例对定制式网络表情设计的可行性进行讨论。-29- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文第3章定制式网络表情系统设计通过最新的虚拟交互技术将用户个人的面部特征和表情参数以数字化的形式传递给计算机或是移动终端，使用户可以自主定制附含有自我属性特征的个性化形象，并由这个形象生成“第一人称”的网络表情是一个非常具有研究意义的课题。本章从用户个人定制的数字化产品角度出发，探讨如何利用摄像头传感器和面部驱动技术来构建一个三维虚拟形象和网络表情设计系统——首先通过摄像头设备获取用户的面部形体色彩等特征信息，复合在基础三维模型上实现静态的形象定制，然后通过实时获取用户表情参数来驱动虚拟模型表演，最终通过对用户表情与声音的录入与合成，生成出用户个人的网络表情。系统不仅使用户可以在各类社交网络平台或是即时通讯工具中展示与分享个性的定制化产品，同时也能体验到在制作过程中的乐趣，真正参与到网络表情制作的全民时代。3.1定制式网络表情的系统结构设计在形象表情定制系统的设计中，需要考虑的是用户可以接受的定制模式、形象表情的呈现形式、作品的调用发动的情景等。动态式、影像式的表情始终没有最简单的面部卡通图像式的表情那样被用户经常性的广泛使用，究其原因，主要有以下几点：第一是图片式的尤其是工具系统中自带的表情往往可以很便捷的被调用；第二是这些表情的抽象形式很好的隔离了真实世界与虚拟世界的空间，给我们脆弱的隐私保留了安全感；第三是这些表情的表意简单明确，通用性强，可以更快的被传递与解读。这些都成为表情设计中应考虑的因素，而定制式的形象表情设计更应扬长避短，兼顾易用性和创新性。总的来说：一个性能完整的并且体验优良表情定制系统，应该给予用户充分的制作自由但又不会让用户觉得繁复难用。3.1.1系统功能设定系统功能设定在产品设计的前期非常重要，好的产品的生命力应该或是来自于精彩的内容，或是来自于亮点的功能，或是来自于非凡的体验。在这里，我们利用产品设计方法，提取定制式虚拟形象和网络表情设计系统的用户需求。主要的步骤包括：-30- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文（1）原始需求分析确定产品项目的名称（定制式网络表情设计系统——脸客，英文名：iFacer）、需求方、目标用户（使用网络表情的用户）、开发目的（提升网络表情的游戏化参与度，整合并优化头部建模与表情驱动模式，提供定制化服务）、使用情景（自动模式，组配模式，挑战模式，竞赛模式，合作模式，预演模式，扮演模式）、关键字（定制化，头部建模，虚拟形像，面部跟踪，表情驱动，面部驱动）、时间进度规划、素材清单（硬件，软件，经费）等。（2）干系人分析找出对产品有重要影响的人，获得他们的需求，把分析结果作为需求优先级的依据之一。在形象表情定制中，不同的干系人对产品也充当不同的角色，其中对于定制个性表情的用户，他们使用产品的主要利益主要是指对名利的提升或是精神和情感上的满足，包括了：提升参与感，游戏化娱乐，个性化需求，展现自我，提升自信等等。而他们对产品主要的要求是：功能实现，充分的可玩性，高度的定制化，简单易操作，渲染流畅，对设备要求低，对网络要求低，产品免费使用等等，这些要求中有些是用户必然的需求，也有一些事用户对产品功用性上的期望。（3）目标用户分析目标用户特指产品针对性开发设计的那些用户，也就是有定制三维虚拟形像和个性表情需求的用户，我们可以对目标用户的基础属性、经济属性、文化属性、社群属性、软硬件能力属性都做一定的分析，描述其用户特征，并从中获得设计启发[57]。如我们可以从目标用户的基本属性中的人种和国家获得启发，是否可以对不同国家的典型面部特征进行参数化提取，并可以让用户将这些参数直接加载在自己的虚拟头像上，从而看到不同国家中的自己，甚至是合成一个属于自己的虚拟混血儿。（4）竞品分析包括了竞品的收集于选择，竞品拆解和竞品的功能整合。竞品收集主要包括功能完全相同、核心功能相似、功能本质相同三个类型。可以通过软件应用市场，搜索引擎，行业调研网站，用户访谈，关键词查找等方式进行录入分类，并挑选最有借鉴价值的产品。竞品拆解主要是利用碎片化的方式对竞品功能进行拆解并最终形成竞品功能列表，通过这种方式我们可以获知一个完整产品的逻辑结构和布局安排。如我们以竞技游戏《PES2013》中的球员形象定制模块为竞品，可以将其定制内容拆分为：基础（肤色、皮肤类型、皱纹、面部形状、下颚宽度、颊骨大小、面颊大小、脸部大小、脸部位置、前额头部大小、头部深度）、眉毛（眉毛形状、眉毛粗细、眉毛类型角度、高度、眉距、眉毛长度、眉毛高、浓密、眉毛颜色）、眼睛（类型、下眼皮、眼睛形状、眼睛大小（上）、眼睛大小（下）、眼睛-31- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文宽度、眼睛位置、眼睛内角高度、眼角高度、深度、瞳孔大小、瞳孔位置、眼睛明亮度、瞳孔颜色）、耳朵（形状、大小）、鼻子（鼻子深度、鼻梁宽度、鼻梁、鼻子角度、鼻孔形状、鼻孔大小）、嘴巴（嘴的类型、嘴部宽度、嘴巴位置、嘴巴深度、上嘴唇、下嘴唇、嘴的形状）、下颚（长度、宽度、深度、颈部）、胡须（类型、浓密、颜色）。我们还可以对竞品脸萌进行碎片化处理，如图3-1所示，得到其主要的功能模块有主要功能区、声音、分享、团队介绍、意见反馈等。图3-1脸萌APP的碎片化（5）情景描述包括情景罗列和情景描述两项。情景罗列主要通过穷举的方法罗列情景要素，并逐个组合描述情景；或先描述情景，再分解穷举情景要素后，组合新的情景的一个过程。其目的主要是罗列尽可能多的情景，发现尽可能多的用户需求。如表情定制设计的人物要素可能包含：大学生、中学生、男生、女生等，时间要素包含：早上、中午、晚上、生日、结婚纪念日等，地点要素包括：办公室，家里，床上等，起因要素可能为想给生日的女朋友发送祝福，经过要素为拿起相机录制了一段视频，道具要素是照相机，使用条件要素是光线明亮，电量充足等等，那么我们可以将这些要素组合为一条情景标题：大学生小赵在女友生日这天想给女朋友发送祝福，就录了一段视频并用邮件发送过去。完成情景标题罗列之后，我们需要对情景进行描述，通过清晰、详尽、细致的流程展现用户的行为过程，从中发现用户的痛点和快点（指用户在情景遇到的问题或得到的帮助并由此引发的心理感受），并提炼功能需求。如在之前的情景中，如果用户觉得这样发送祝福的方式过于繁琐，便是用户的痛点，在设计中就需要对这一痛点做出改进。-32- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文完成产品设计方法论流程后，得到定制式网络表情设计的功能列表如表3-1所示：表3-1定制系统的功能需求列表模块一级功能二级功能定制形象选择基础模型基础男性基础女性形体组配上衣下装鞋子道具驱动表演自动生成实时表情映射完成声画记录分享保存其他功能3.1.2系统原型设计在完成需求整理后，我们可以开始进行系统流程设计和产品高保真原型的开发，使用原型构建一个可用的用户界面，并进行有意义的使用测试。主要工作有：1、信息的组织与任务的设定；2、界面的设定；3、纸面原型绘制；4、标准原型设计[58]，得到系统示意图（如图3-2）与产品原型（如图3-3）。-33- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文图3-2定制网络表情系统流程示意图图3-3定制网络表情系统产品原型开发-34- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文3.2用户三维模型的定制化创建3.2.1头部基础模型的生成在三维的头像定制技术中，主要以下分为几个类型：一是直接利用传统的三维建模软件完成建模，利用这种方式生成的模型质量最为精细，但周期长，成本高，对用户的软硬件属性要求也较高，在这里不纳入考虑采用的范围；二是通过深度传感器进行头部的扫描与生成，这种方式自动化程度较高，但要求用户配备如Kinect摄像头这样的非常规设备；还有一种方式是通过图像贴图的方式快速生成头像，还可以利用建立好的基础模型，根据用户外貌进行进一步的可视化参数调整，达到更加符合预期的效果。FusionHeadScanning属于微软公司KinectFusion技术应用中的一种，可以直接利用设备深度通道的数据对用户的头像进行实时自动扫描和三维建模，如图3-4与3-5所示。Kinect拥有强大的环境信息探测和细节还原能力，也创造了更为自然的人机交互模式[59]。图3-4真实场景三维模拟融合重建技术[59]图3-5利用FusionHeadScanning模拟的用户三维头像-35- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文这项技术有以下几个缺陷：第一，如Kinect这样的设备目前并不是一般用户的标配，而且深度传感器在移动端的应用现在也未普及；第二，人脸范围的深度数据差异并不绝对明显，这限制了头像扫描的细节精细程度；第三，通过这种方式建立的头部模型只也有180度的正脸范围，模型并不完整。另外一种方式可以利用第三方的开发工具如FaceGenModeller或Fuse完成基础建模，参数化调节以及最终的头像生成。FaceGen聚焦在头部模型的制作，如图3-6所示，面部相关的可调参数也更加全面[60]；而Fuse则主要通过可视化捏塑的方式打造头像，并且可以完成全身范围的建模。两者制作好的模型在其他主流的制作平台上保持有相同的拓扑和网格架构，并且带有材质贴图和贴图坐标，所以可以直接配合其他三维软件的混合变形功能使用，方便下一步制作。图3-6利用FaceGen创建的用户虚拟头像另外，在FaceGen和Fuse中都可以根据用户的需求对模型的一系列参数进行调整。主要的参数类型包括：面部纹理，纹理的细节可以由用户进行调整，以适应用户所能接受的真实程度；性别，可以根据男女性别特征进行调节与匹配。年龄，演化模型的不同年龄段的特质；人种，模拟不同地域国家和人种的外貌特征；以及局部五官的调整，如眼睑的开合，眼睛的朝向，眉毛的四象位移等。另外在FaceGen中可以非常智能的根据发音调整口型，以完成实时的语音驱动口型动画。3.2.2整体三维形象的组配方法目前对于三维建模的形式主要还是由专业的模型师与动画师来完成的，我们希望用户可以不去考虑最底层最基本的建模、贴图、绑定、动画、灯光、材质、渲染、输出等等过程，而是直接对可呈现度非常高的结果进行直接组配，甚至直接通过用户提供的形象信息来自动生成定制化的模型与表情。-36- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文在Fuse中，可以对虚拟形象的主要构件进行选择组配和调整，包括基本的头像，身形，上肢，下肢等。完成形体塑造后可以进一步进行附件的选择装配，包括选择发型，胡须，上装，下装，鞋子，帽子，眼镜，手套等。最终的模型可以存储为标准三维模型的模式，导入Maya中绑定并在Unity3D中完成驱动表演。3.3用户定制式网络表情的生成3.3.1代表性表情的自动生成在用户条件受限的情况，如设备电量不足以支持摄像头的驱动运行或者用户想快速得到一些随机的表情结果时，需要系统可以提供给用户几类典型表情的自动生成。这个过程主要是通过预置参数直接驱动模型中的标记点来达到效果的呈现（如图3-7所示）。利用Blendshape融合变形来设置其表情形态的关键帧（前提是不通过对点面的增减操作来来改变模型的拓扑结构），这种生成方式的好处是更易于控制变形中间值，得到的生成结果比较平滑以及对渲染性能的要求也相对较低。另外，一般三维模型的节点优先级别中，Blendshape的优先级别是最高的，通过融合变形并辅助骨骼节点控制的模型可以基本完成对整个人体头部动态和面部表情表现模拟[61]。最后，Blendshape可以通过建立曲线和DrivenKey属性关联，简化设置表情结果的步骤。在定制式网络表情设计系统中提供了七类代表性表情的自动生成，分别是：开心，生气，担心，尴尬，得意，困惑和发呆。图3-7Blendshape面部驱动点-37- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文3.3.2面部表情的实时驱动以往的面部驱动主要是用于影视虚拟演员表演或是情感计算中表情识别的提前录入过程，后来开始在游戏领域应用以提高玩家的自身参与度。这种方式往往需要借助佩戴在表演者头部的面部捕捉装备完成，而且需要对表演者的面部做标记点“化妆”处理。由于应用领域和产品要求的不同，这种方式并不完全适合在个人计算机或是移动终端进行，因此也需要对虚拟模型面部表情的实时驱动算法做新的探索。KinectSDK中有专门用于面部识别跟踪以及实时表情驱动的开发工具FaceTracking，利用这一技术，我们可以获取摄像头数据，推导出头部姿势和面部表情，并完成实时的结果渲染[62]，如图3-8与3-9所示。图3-8FaceTracking中的摄像机空间图3-9利用Kinect完成面部捕捉与模型驱动-38- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文FaceShift同样是利用深度传感器完成运动捕获的工具，主要用来复制人类面部动作，性能优越，而且捕捉过程没有明显的延迟。通过Kinect提交FaceShift所需要的3D数据，全方位的跟踪模型得48个Blendshape关键点（KEY）来驱动网格表演表情获得带权重的顶点动画，自然平滑的过渡方式可以取得非常良好的效果，如图3-10所示。图3-10Faceshift实时面部驱动表情动画遗憾的是目前的笔记本和手机多数还没有应用深度摄像头，而且Kinect的使用环境要避免阳光对红外线的干扰，用户在使用时需要同设备要保持较大的物理距离以保证较好的识别甜区等，这些限制都需要我们进一步研究在无深度摄像头条件下，利用普通摄像头进行表情驱动的实现。在无标记点和特殊辅助穿戴设备的驱动得条件下，我们则可以利用Web摄像头设备捕捉面部特征点，进行特征点位移变量参数的传递，从而实时控制模型的节点位移完成表演者的表情映射，FacePlus就是针对于这种驱动方案的Unity应用开发工具。利用FacePlus的主要特点有：可以通过摄像头实时记录用户的表情动画；使用预置记录来记录模型的表情动画；匹配带权重的顶点以及同步配置融合特征；对面部配置进行精细的调校控制；动画结果可直接被调用；实现音频和视频的同步记录；对单个的权重顶点和关节驱动动画进行设置。检测：通过摄像头采集环境影像序列，并利用单帧的静态影像，对图像中的色彩、纹理与灰度信息进行赋值对比，通过对比分析结果结合人脸对称特征对用户的面部有效区域，五官位置和特征点坐标进行识别演算。-39- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文定位：利用单帧图像的有效人脸区域进行特征点的提取与定位，建立形变网格模型对影像中用户面部的虚拟特征点进行初始化标定，计算特征点的空间维度和UV坐标值。跟踪：通过对每一帧图像的用户面部检测与定位处理，计算虚拟标定点的位移，旋转，拉伸关系，模拟并记录特征点动态数据。配置：将用户特征点与虚拟形象特征点进行匹配，过程包括了附着游戏对象特征的脚本以使Faceplus访问和操控融合形状，可以通过选择完成人物的特征融合配置，也会允许用户从场景中选择人物角色并自动通过脚本为角色融合获取正确的参数。对于没有合成特征的人物用户则可以通过为游戏的对象角色添加安装脚本FacePlusShaper和FacePlusConnector来选择眼睛，头部，左眼变换，右眼变换和其他一些需要的区域进行配置，如图3-11所示。图3-11面部驱动点的配置与驱动校准：在角色成功完成了驱动配置后，用户就可以进一步为角色创建一个校准预设。这个预设主要是用来建立用户的表情动作和虚拟角色模型形状之间的映射关系图，可以通过驱动完成所有的表情表演，生成一个面部表情状态列表，并作为表情动画最大值进行保存，也可以这个区间里对动画进行局部的调整。可以将不同的演员和角色之间独特映射脚本作用在完成配置的其他角色模型上。而通过用户和模型映射关系的校准可以很大程度提升面部动画的表现力和代入感，当用户完成列表中的一系列基础表情的设置校准后，便可以以一一对应的关系来保存和应用这个表情动画包。驱动：系统在完成对用户面部的检测，定位，跟踪，配置后，用户便可以开始进行实时的驱动表演，并记录表情动画与声音。-40- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文3.4定制式网络表情设计生成与实现在完成表情的驱动表演之后，利用Unity调用动画记录脚本，便可以对动画序列进行保存和分享，然后进一步完成整个系统的加载与封装。在定制式网络表情设计产品的实现上，利用Unity3D和AndroidStudio集成开发环境，先引入资源文件，然后编写写布局文件XML，运用写ACTIVITY加载布局，然后实现布局元素的功能逻辑，最后进行ACTIVITY之间的关联，完成开发测试，生成的定制式表情如图3-12所示。整个系统的用户操做体验流程如图3-13所示：图3-12用户定制式表情生成结果图3-13用户操作流程用户进入系统后，系统提示欢迎页面，并向用户介绍主要的使用流程，在用户阅读完使用引导后进入主页面，页面包含了创建区与社交区两个版块，在创建区包含基础形象的选择，用户个性化形象的创建，表情的驱动表演与生成，系统相册，更多功能等。而社交区则包含了用户的个人信息，主页资料，好友列表以及系统设置等。选择一个基础模型后，用户可以进入创建操作，在这里用户可以选择单人或是双人模式进行创建，创建方式可以是自动生成或是自由创建，自动生成模式可以通过摄像头获取用户的影像，进行贴图化处理，并获取轮廓、五-41- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文官、色彩信息附合在基础模型上；而自由创建则可以则是由完全由用户自主选择性别，肤色，发型，五官形态，体态体貌，道具背景等信息来定制形象，创建好的形象可以以图片格式进行保存，也可以在其他社交平台上进行发布与分享，也可以通过快捷入口直接从这个模型开始进行表情制作。进入表情设计模块后，用户同样可以选择一个已被创建的模型，并选择系统生成或是表情驱动两种方式的表情制作方式。在自动生成方式中，系统会根据用户的三维模型适配标准定义的几类代表性表情，包括生气，尴尬，开心，疑惑，担心等，并将结果保存在相册中，而在表情的跟踪录制中，摄像头将被调用，系统对视频序列中的用户表情进行检测，定位，跟踪，配置，并将表情运动参数传递给计算机驱动虚拟头像完成表演，最终生成的定制式的动画表情并保存。用户可以在相册中查看已经被保存的图片或是表情动画，也可以在更多中获取链接体验更多人脸检测技术应用，如根据用户形象，检测用户的年龄，自动模拟不同的年龄或是人种的用户形象版本或是对用户的颜值进行评分等。在用户的个人主页中，可以看到好友圈分享的来自于其他好友的表情，并且可以对这些消息进行点赞和评论，也可以向好友发出表情设计的邀请，同时还能对自己的昵称，登陆账号，个性签名等基本信息进行编辑与保存。在好友列表中，用户可以对已相互关注的好友进行管理，而在广场中，用户可以通过地理信息定位周围使用定制式网络表情的陌生人，并在此进行关注和社交活动，在设置中，用户可以进行语言选择，发送意见反馈等操作。3.5本章小结本章的从用户个人定制的数字化产品角度出发，探讨如何利用摄像头传感器和面部驱动技术来构建一个网络表情设计系统。首先在第一节中，着重说明定制系统的设计，包括由产品设计方法获取功能列表，系统流程设计和产品原型设计三个部分；然后，第二节和第三节分别对用户个性虚拟模型的定制化创建和动画表情实时驱动两个最为重要的功能模块进行了技术分析，根据不同配置情况提供了不同的设计解决方案，也对关键的步骤进行了介绍，其中包括组配、检测、定位、跟踪、配置、校准、驱动等。最后，第四节对整个产品的环境搭建以及用户的使用流程进行了详细的说明与阐述。定制式的网络表情设计系统，使用户体验到表情制作过程中的乐趣，真正参与到网络表情制作的全民时代。-42- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文第4章定制式网络表情设计的用户体验分析4.1定制式网络表情设计的用户体验用户体验（UserExperience），简称为UE/UX，这个概念最早来自于美国的认知心理学家和计算机工程师唐纳德·诺曼，是指来自主观上的用户在产品的使用体验过程中产生和建立的一系列感受。用户体验，通俗来讲就是“这个东西好不好用，用起来方不方便”。虚拟网络表情定制设计的用户体验可以分为感官体验、交互体验、娱乐体验和情感体验四个方面：感官体验，对于定制化表情的设计中，用户的感官体验主要来自于产品的界面风格交互反馈的视觉动态以及音乐音效等。定制系统在界面设计上偏向靓丽卡通的风格，简约精致，布局合理，层次清晰。不论是产品的图标，欢迎页，以及每一个图标字体的选用，都经过了非常精良设定。最终呈现出统一完善的效果，不仅可以引导用户很快熟悉逻辑流程，而且利用可爱另类的形象增加了用户对产品的好感度。交互体验，在网络表情定制系统的交互体验设计中，需要注意一些原则，如：将优化操作步骤作为首先要考虑的，所以在虚拟形象的制作和表情的生成中都有自动生成模式可供用户选择，另外为了可以使用户的交互反馈更有效率，我们将创建，表情，相册，更多四个功能模块作为首页比重最大的四格区域，并且在每个模块中都可以让用户尽快进行任务操作。娱乐体验，娱乐体验要求在产品设计中尽可能的考虑用户的兴趣点，避免繁杂无益的操作，为用户创造轻松舒适的体验环境，并且更多地激励用户去完成任务。在网络表情定制系统中设计了一些非常有趣的功能，如将两位用户的虚拟形象进行合成，或是通过时光机为用户带来其不同年龄段的容貌变化，同时还有一些奖励机制，如在用户分享表情后的奖章认证页面等游戏化养成元素都可以为用户构建游戏化的体验模式。情感体验，情感体验和娱乐体验都处在用户体验需求中比较高的层面上，情感体验即包括最细微最简单的一次交互操作对用户产生的心理反馈，也包括通过整个产品的使用在用户心理上建立的产品好感度等。在系统的原型设计中，已经模拟了数种用户的使用情景，并针对情境中用户的痛点和快点进行针对性的设计，尽量避免痛点情境，强调快点情境，增加用户对产品产生-43- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文的积极心理情感。如在完成表情录制的页面，用户可以选择带有声音通道的视频文件格式进行保存，也可以生成更为节约内存和流量的GIF格式文件，并且可以在预览表情时进行截图保存，解决了传统产品在这些方面的不足之处。另外，情感体验的升华是口碑的传播，在用户心理形成一种高度的情感认可效应，激励用户的主动交际行为。4.2定制式网络表情的用户体验评估在定制式形象表情的用户体验研究中，主要借助两种模型：蜂窝模型（如图4-1所示）可以非常全面对产品体验的各个属性进行评价；而满意度模型，亦称Kano模型（如图4-2所示），则更适合对产品生成结果的应用进行评估。图4-1用户体验要素蜂窝图图4-2用户体验满意度模型-44- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文本节就将使用这两种模型结合问卷调查、用户访谈、可用测试、满意度评估、合意性研究、A/B测试等常用方法对定制式网络表情设计的用户体验进行评估。4.2.1定制系统的用户体验评估4.2.1.1模型要素与层析分析蜂窝模型很好的描述了用户体验组成要素为：分有用性（Useful）、可找到性（Findable）、可获得性（Accessible）、满意度（Desirable）、可靠性（Credible、价值性（Valuable）。图4-3与图4-4为用户体验层次模型[63]：图4-3用户体验的模糊层次模型图4-4用户体验的层次模型-45- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文4.2.1.2体验模型的量化与赋值1、以任务为中心的量化方法目标和任务之间存在这样的关系：目标=任务={阶段性任务}从客观角度出发来评测任务，需要了解任务是如何被完成的，可以将任务分为常用性任务、非常用性任务以及个性常用性任务进行评测，如表4-1所示。表4-1定制式网络表情设计系统的任务评测任务描述任务功能评测描述常用（commomuse）：经形象自动生成，组配，面常进行的任务部驱动，分享，相册功能的使用频率功能操作的难易程度非常用（uc）：特定情况表情自动生成，好友功能给予用户信息的效率下进行的任务功能的匹配性与准确性个性常用（pc）：特定人时光机，合成器，广场群经常进行的任务在定制化形象表情设计中，系统的功能包括了：自动定制形象(阶段性任务则包括照片上传，参数调整)、用户组配形象（阶段性任务包括头部类型，身形，服饰，配件选择等）、自动生成表情、表情驱动（阶段性任务包括面部识别，表情校准，录制，截图等），表情保存与分享（阶段性任务包括保存到相册，分享到社交工具等）。将Task（i）的Score记为S（Ti），则有：STiSTciSTuciSTpci(4-1)若将用户体验的量化记为UX，则有：nUX(STciSTuciSTpci)(4-2)i1实践表明，Tc、Tuc、Tpc三者的比重不同，我们用WTi来表示Task（i）在{task}中的权重，则三者所对应的权重为WTc、WTuc、WTpc且有WTc+WTuc+WTpc=1，则有STi=WTc×STci+WTuc×STuci+WTpc×STpci，那么UX可表达为：-46- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文nUX(WTcStciWTucSTuciWTpcSTpci)(4-3)n1我们根据将表情定制系统中的任务权重比设置为Tc=0.5，Tuc=0.3，Tpc=0.2，并通过问卷测试得到在不同任务中用户功能体验得分，得出表情设计系统最终的任务UX测试得分为87.3。证明设计系统在功能的主次和难易设定上基本符合用户需求，但也反映出非常用功能的开发比重要略高于用户的自身需求，需要在功能上作出一定的简化，避免过于分散用户注意，影响主要功能的体验效果。2、以行为为中心的量化方法首先，用户行为的交互过程如图4-5所示。图4-5用户的行为表达图那么我们可以对用户行为的量化方式进行设定，体验程度Sti，步骤P，时间T为构成要素，如表4-2所示，计算方法是：nStif(Pti,Tti)(4-4)i1表4-2用户行为的构成分析行为（Ti）要素行为要素分析步骤有多少个步骤（Pti）时间用了多少时间（Tti）行为结果信息接收的情况3、以体验为中心的量化方法以行为为中心的量化方法不能独立存在，是要借助以体验为中心的量化方法才能运用。将用户满意度记为C，情感反馈值记为F，美感反馈值记为A，体验程度记为E，它们之间的关系是：-47- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文ECFA(4-5)度量值如表4-3所示：表4-3网络表情定制系统体验程度计算20岁20岁30岁30岁40岁40岁50岁50岁实验组男组女组男组女组男组女组男组女组满意度C6.238.876.157.016.857.015.545.96情感F5.326.775.266.215.525.964.505.85审美A7.468.788.668.347.157.996.466.24体验程度E19.0124.4220.0721.5619.5220.9616.5018.05对比Sti与E的实验结果，如表4-4所示：表4-4体验量化数据结果对比20岁20岁30岁30岁40岁40岁50岁50岁实验组男组女组男组女组男组女组男组女组体验程度18.5822.1519.9320.3917.3319.4915.1117.27Sti体验程度19.0124.4220.0721.5619.5220.9616.5018.05E通过对定制式虚拟表情形象系统的用户体验数据，结合从主观角度出发的以体验为中心的量化结果与从客观出发的以行为为中心的量化结果得出：用户的行为体验程度Sti及E都维持在较高水平，定制系统的操作体验处于良好层面；整体数据反映出用户在主观上的体验程度要略高于客观方式的测量结果，这说明定制系统在一定程度上提高了用户的好感度；从男女分组的对比中，可以得知女性组的量化结果基本高于同年龄的男性组，这主要是因为女性用户在网络表情的使用率以及个人情感的表达上要强于男性；而在不同年龄段测试组的对比中，我们可以得知20岁与30岁组的体验程度最好，这是因为这个年龄段的用户伴随互联网文化的盛行而成长，对网络新兴事物的接受能力，感知能力以及对个性化定制的需求都高于其他年龄组。-48- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文4.2.1.3评估结果将通过量化数据结合蜂窝模型要素对产品进行评估，得到结果，如图4-6所示：图4-6定制式网络表情系统的体验要素蜂窝图从图中我们看到iFacer在4月组的评测中表现差强人意，因为当时的技术方案是利用Kinect结合Faceshift完成表情驱动，而且几个主要的功能模块也没有完成整合，用户对产品的体验过程和最终效果没有达到预期，对产品的有用性也表示怀疑，导致产品可用性、可获得性和可找到性三项的得分较低，不过在初次评测中，用户仍然对产品所体现的价值性保持了信心和一定的期待；在5月组中，此时产品调整了更为适合普通用户的面部驱动技术方-49- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文案，并且已经完成基本的功能整合与界面设计，用户对产品的有用性、可用性评价得到比较大的提升；最后在最终版本设计的6月组评测中，经过对产品用户体验细节和视觉界面元素的进一步优化，增加更为完整的产品功用，使得iFacer在几个重要的体验要素上表现出较高水平，产品的有用性，可用性都得到用户的认可，同时在用户的信任感和满意度上相较之前的测试组有一定程度的提升，移动端版本的开发也使得之前用户的可获得性受限的情况得到改善。从最终测试结果来看，iFacer是一款综合性能表现良好，各方面用户体验效果均衡的产品，尤其是在产品的有用性，可用性和价值性上得到了用户非常高的评价，但同时产品还存在一定的不足，主要是在用户可找到性和可获得性上有待进一步改进。4.2.2设计应用的用户体验评估4.2.2.1模型因素分类在满意度Kano模型中，影响因素被划分为五个基本类型，包括：魅力因素；期望因素（一维因素）；必备因素；无差异因素；反向因素。分类标除了五类基本因素外，倘若出现功能具备和不具备情况下，用户都表示“很喜欢”，或者具备和不具备情况下均表示“很不喜欢”，这种矛盾的现象，叫做“可疑结果”[64]。不同功能的Better-worse分类如图4-7所示：图4-7定制网络表情Better-worse系数分析-50- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文4.2.2.2满意度调查首先对已有的网络表情的用户体验进行满意度调查分析（取样对象为20岁女性组），结果如表4-5所示：表4-5现有网络表情用户满意度调查现有网络表情及视频通话问题百分比侵犯隐私（视频通话）15.1%需要即时作出反应等尴尬状况的出现（视频通话）63.5%可用表情过于受限（网络表情）50.0%对接收的表情消息理解与解读有难度（网络表情）44.6%使用流程比较繁琐（网络表情）28.4%无法突出个性（网络表情）11.0%趣味性不够（网络表情）6.3%其他1.0%从表中可以看出，目前用户对现有网络表情和视频通话的总体满意程度较低，而影响满意度的主要因素包括了视频通话中的不可控性和压迫性，现有网络表情的使用风格受限以及在表情传播的信息难以理解等方面。再通过对定制式虚拟形象和网络表情的用户体验进行评估（取样对象为20岁女性组），结果如表4-6所示：表4-6定制式虚拟形象和网络表情用户满意度调查传播体验满意度百分比隐私保护性合理67.1%无压迫感63.1%自由度高70.0%表意明确可得72.4%接收流畅且体验完整78.9%个性强烈82.3%有趣味性76.6%彰显亲密性56.8%交互与分享欲望81.7%-51- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文4.2.2.3评估结果在20岁女性测试组中，对传统网络表情与定时式网络表情的应用满意度调查结果对比，如图4-7所示：图4-7传统网络表情与定制式网络表情用户满意度对比结果显示，在20岁女性组中，定制式形象表情用户体验的平均满意度为6，其中给出5分以上评定结果的用户占到50%以上，在独立影响因素上，用户对定制式形象表情设计个性化，趣味性和产生交流及分享的欲望等项得分最高，总体来说，定制式网络表情的传播效果较之前其他形式网络表情有较为明显的提升。同时，数据还反映在定制化表情满意度测定中0-3分的用户仍然占有不小的比重，原因主要有两个，第一是部分用户还没有完全接受和认可这种定制模式，第二是测试中的定制化表情种类较少，美感上也有所欠缺，这些方面都需要在后期进一步根据用户的体验习惯和接受程度做出改进。4.3定制式网络表情设计的实用价值新媒体平台的一个重要性征就是复制性，这使得具有我们个人属性的符号淹没在大众信息中，同质化严重，很难被识别，区分和认证。而如何使纯数字方式的产品定制真正实现创新化，独特化，个性化，一对一高匹配化和设计主导化是线上定制进一步发展所面临的问题。而另一方面，在提升用户参与度和互动性的同时如何通过有效的引导和游戏化的机制，破除在一些专业领域用户本身技能与知识的限制也是一个难点。传统的网络表情用户参与度不高，体验感不强，时效性短暂，传播效果也相对受到种种限制。而数字技术使得定制化的产品的成本大幅降低，可选性增强。利用新的交互式表情生成方式，实现附含个人属性的网络表情定制，从而在真实与虚拟之间寻找一个平衡区域来构建一种新的人际交流方式，使用户能够更好的传递、表达、接受、理解自我及他人的感情讯息，获得良好的交流效果，改善网络社交环境。-52- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文通过对定制式网络表情设计系统用户体验的研究，可以说明个性定制式的网络表情具有一定的实用价值：首先，从产品设计的角度，定制式的表情设计提高了用户对个性化数字产品的认可感，增强了网络人及传播关系中的视觉体验和情感体验，也对线上定制模式在网络表情设计上应用提供了有益探索；另外，从游戏化机制来讲，定制式表情系统的应用可以通过针对性的体验设计，使用户的的心理需求获得满足，包括用户在网络产品体验中的娱乐需求，情感交流的社交传播需求，表达自我的认知需求，以及脱离现实约束力的需求；最后，对于定制化表情的传播受众来看，这种形式的表情设计会在一定程度上革新传播的信息流模式，使我们的线上情感传递方式更加自然与亲近，改善传播的实际效果，也使表情符号的发展进一步适应媒介技术的演进，达到对传统符号形态的一种回归和超越。4.4本章小结本章的研究内容是定制式网络表情设计的用户体验分析：首先在第一节中，介绍了用户体验的概念，并从感官体验，交互体验，情感体验和娱乐体验四个维度对定制式网络表情设计系统进行了分析；并整理了产品设计中的一些可以独立进行的测试方法，介绍了用户体验研究中用到的两个经典模型，分别是用户体验蜂窝要素模型和用户满意度Kano模型；然后在第二节中，主要对定制式网络表情系统设计进行用户体验评估：通过对蜂窝模型的组成要素和层级结构分析，利用以任务为中心，以行为为中心和以体验为中心的三种用户体验量化方法，最终完成定制设计系统的体验评估：定制系统的综合性能表现良好，各方面用户体验效果均衡，尤其是在产品的有用性，可用性和价值性上得到了用户非常高的评价。但同时产品还存在一定的不足，主要是在用户可找到性和可获得性上有待进一步改进；利用用户满意度Kano模型，分析定制式表情的五类体验因素，并进行Better-worse系数分析，得到评估结果：定制式网络表情的传播效果较之前其他形式网络表情有较为明显的提升，但部分用户还没有完全接受和认可这种定制模式，而且测试中的定制化表情种类较少，美感上有所欠缺，这些方面都需要在后期进一步根据用户的体验习惯和接受程度做出改进；最后在第三节中，从定制系统的设计，游戏化体验机制和情感信息交流模式三个角度说明了定制式网络表情设计的实用价值。-53- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文结论本文首先结合媒介演进与表情符号的形态变化之间的联系分析网络表情的形态特征与影响，并探讨用户定制模式在网络表情设计应用上的可行性；然后，以数字产品的定制化研究为基础，从用户自主参与的表情设计实现角度出发，阐述了定制式网络表情设计系统的技术方案；最后利用用户体验要素蜂窝模型和用户满意度模型对定制式网络表情设计系统的实际体验和应用效果进行评估。研究得到以下观点和结论：（1）网络表情本身的发展脉络其实与数字多媒体技术的演进密不可分，诸如论坛和各类社交网络等数字媒介平台以及IM即时通讯软件的广泛应用是网络表情的流行发展与形态变化的重要成因，通过研究总结网络表情的线上特征主要有：情感化与符号化，临场感与亲密性，指义性与多义性，事件性与话题性，诙谐性与娱乐化。（2）网络表情的应用让我们有机会在网络世界塑造一个充满自信的全新的自我。而高度定制的个性网络表情可以为我们线上交流带来的影响主要有：创造更好的社交氛围与语言环境，提供更多的自由感与多样化选择以及构建更为完善的人际传播新形态。（3）从用户个人定制的数字化产品角度出发，利用摄像头传感器和面部驱动技术来构建一个三维数字形象和个性网络表情的设计系统。首先通过静态图片提取用户特征，创建个性化的三维形象，然后通过摄像头获取的影像序列，对用户的面部动态进行检测、定位、跟踪、配置并最终完成对虚拟模型的驱动，实现网络表情设计的定制化。（4）对于定制式网络表情的用户体验评估结果表明，定制式形象表情设计在可用性，有用性，满意度，可靠性，价值性等要素上都表现出较为优良的体验效果；同时，在实际应用中，尤其是针对年轻女性的用户群体，定制式网络表情的交流效果有较为明显的提升。综上所述，采用数字虚拟交互技术的定制式网络表情设计，不仅丰富了网络表情的表现形式，增加了设计过程的趣味性和新奇感，拓展了数字定制模式的现实应用领域；同时也能够更好的传递、表达、接受、理解人际交流中感情讯息，获取良好的交流效果，从而改善网络社交环境，为情感符号的数字化用户体验提供新的引导理念。-54- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文参考文献[1]周勇.影像背后(网络语境下的视觉传播)[M].中国传媒大学出版社,2014:12-15.[2]李明文,李梦蓉.视觉文化传播语境下的网络表情功能分析[J].新闻知识,2014(04):26-27.[3]李菲.网络表情符号的使用和满足——基于高校学生IM中网络表情使用的实证研究[D].上海交通大学媒体与设计学院传播学硕士学位论文,2011:44.[4]谭文芳.网络表情符号的影响力分析[J].求索,2011(10):29.[5]陈峻峻.符号的魅惑:网络消费文化研究[M].中国社会科学出版社,2013:76-78.[6]郭妍.网络表情符号的美学探究[J].大众文艺,2009(06):24.[7]徐恒醇.设计符号学[M].清华大学出版社,2008:21-25.[8]张玉岭.网络语言的语体学研究[M].中国社会科学出版社,2014:94.[9]赵英爽,尧望.表情·情绪·情节:网络表情符号的发展和演变[J].新闻界,2013(20):45-46.[10]鲁瑶,吴佳妮.网络表情的传播现状及成因研究[J].经济视角,2009(11):03-05.[11]王庆森.基于网络即时讯息(IM)的传播范式研究[D].吉林:吉林大学文学院传播学硕士学位论文,2007:32.[12]巩涛,张予.我爱做表情:网络流行动漫表情创作技巧[M].清华大学出版社,2012:66.[13]尼葛洛庞帝.数字化生存[M].海南出版社,1997:63-64.[14]赫伯特·马歇尔·麦克卢汉.理解媒介[M].商务印书馆,2000:25.[15]尼尔·波兹曼.娱乐至死[M].广西师范大学出版社,2004:78.[16]克劳斯·布鲁斯·延森.媒介融合:网络传播､大众传播和人际传播的三重维度[M].复旦大学出版社,2012:31-33.[17]梅洛·庞帝.直觉现象学[M].商务印书馆,2001:29.[18]苏珊·朗格.情感与形式[M].中国社会科学出版社,1986:09-11.[19]马尔科姆·巴纳德.理解视觉文化的方法[M].商务印书馆,2013:20.[20]帕特里夏·华莱士.互联网心理学[M].中国轻工业出版社,2001:51.-55- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文[21]TaeWoongPark,Si-Jung,GeneLee.AStudyofEmoticonUseinInstantMessagingfromSmartphone[M].Human-ComputerInteraction:ApplicationsandServices,2014:155-165.[22]ChadC,Tossella,PhilipKortuma,ClaytonSheparda,LauraH.Barg-Walkowb,AhmadRahmatia,LinZhonga.Alongitudinalstudyofemoticonuseintextmessagingfromsmartphones[J].ComputerinHumanBehavior,2012(02):659-663.[23]KriselaRivera,NancyJ.Cooke,JeffA.Bauhs.TTheeffectsofemotionaliconsonremotecommunication[C]//CHI"96ConferenceCompaniononHumanFactorsinComputingSystems,1996:99-100.[24]YukiUrabe,RafalRzepka,KenjiAraki.EmoticonRecommendationforJapaneseComputer-MediatedCommunication[C]//SemanticComputing(ICSC),SeventhInternationalConferenceon,IEEE,2013:25-31.[25]YukiUrabe,RafalRzepka,KenjiAraki.Emoticonrecommendationsystemforeffectivecommunication[C]//ACMInternationalConferenceonAdvancesinSocialNetworksAnalysisandMining,IEEE,2013:1460-1461.[26]周小建,向楠,朱思雨,潘志庚.基于视觉的虚拟人情感交互系统[C]//第七届和谐人机环境联合学术会议.北京:清华大学美院,2011:238.[27]梁海燕.基于Kinect动作驱动的三围细微面部表情实施模拟[D].河北:燕山大学信息科学与工程学院工学硕士学位论文,2013:17-18.[28]鞠光亮.基于无标记点人脸的表情捕捉与传递的算法研究[D].深圳:哈尔滨工业大学深圳研究生院工学硕士学位论文,2012:32-35.[29]丁宾,孙天凯,鞠训光,王阳生.基于单张图像的三围人脸建模与表情动画[J].计算机工程与设计,2012(07):17.[30]董洪伟.三维人脸捕获建模和动画技术综述[J].计算机工程与设计,2012(09):39.[31]SeyedMehdiLajevard,ZahirM.Hussain.Automaticfacialexpressionrecognition:featureextractionandselection[J].Signal,ImageandVideoProcessing,2012(01):159-169.[32]RobertNiese,AyoubAl-Hamadi,AxelPanning,BerndMichaelis.EmotionRecognitionbasedon2D-3DFacialFeatureExtractionfromColorImageSequences[J].JournalofMultimedia,2010(05):488-500.[33]KarinSobottka,IoannisPitas.Facelocalizationandfacialfeatureextractionbasedonshapeandcolorinformation[C]//ImageProcessing,1996:483-486.-56- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文[34]Bhumika,G.Bhatt1,Zankhana,H.Shah.FaceFeatureExtractionTechniques:ASurvey[C]//NationalConferenceonRecentTrendsinEngineering&Technology,2011:56-37.[35]A.Srinivasan,V.Balamurugan.ANovelApproachforFacialFeatureExtractioninFaceRecognition[C]//ICTandCriticalInfrastructure:Proceedingsofthe48thAnnualConventionofComputerSocietyofIndia-VolIIAdvancesinIntelligentSystemsandComputing,2014:155-162.[36]MahdiIlbeygia,HamedShah-Hosseinib.Anovelfuzzyfacialexpressionrecognitionsystembasedonfacialfeatureextractionfromcolorfaceimages[J].EngineeringApplicationsofArtificialIntelligence,2012(01):130-146.[37]Kwok-Wai,WanKin-ManLam,Kit-ChongNg.Anaccurateactiveshapemodelforfacialfeatureextraction[J].PatternRecognitionLetters,2005(15):2409-2423.[38]Kwok-WaiWong,Kin-ManLam,Wan-ChiSiu.Anefficientalgorithmforhumanfacedetectionandfacialfeatureextractionunderdifferentconditions[J].PatternRecognition,2001(34):46.[39]SushilKumarPaul,SaidaBouakaz,MohammadShorifUddin.AutomaticAdaptiveFacialFeatureExtractionusingCDFAnalysis[J].DigitalInformationandCommunicationTechnologyandItsApplicationsCommunicationsinComputerandInformationScience,2011(11):327-338.[40]AthanasiosNikolaidis,IoannisPitas.Facialfeatureextractionandposedetermination[J].PatternRecognition,2000(21):1783-1791.[41]MustafaBerkayYilmaz,HakanErdogan,MustafaUnel.Facialfeatureextractionusingaprobabilisticapproach[J].SignalProcessing:ImageCommunication,2012(16):678-693.[42]Fookes,ClintonB,Chen,Daniel,Lakemond,Ruan,Sridharan,Sridha.Robustfacialfeatureextractionandmatching[J].JournalofPatternRecognitionResearch,2012(22):140-154.[43]哈罗德·拉斯韦尔.社会传播的结构与功能[M].中国传媒大学出版社,2012:19-23.[44](美)威尔伯·施拉姆.传播学概论[M].新华出版社,1984:56-58.[45](美)约书亚·梅洛维茨.消失的地域[M].清华大学出版社,2002:43.[46]王芳.网络表情符号的数字化程式创造及其审美接受[D].哈尔滨工业大学媒体技术与艺术系文学硕士学位论文,2010:15-17.[47]刘霄.IM表情与影视动画形象的比较研究[D].山东工艺美术学院艺术-57- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文设计学硕士学位论文,2012:15.[48]余光武,秦云.语言学视角下的网络表情符号初探[J].中国会社科学院研究生院学报,2011(01):55.[49]张莹.论基于个性化量产的定制化设计[D].山东工艺美术学院设计艺术学学硕士学位论文,2014:21.[50]张贝妮.浅析个人整体形象设计[J].北方经贸,2012(03):112-113.[51]叶菁.论坛中表情符号应用的理论阐释[D].浙江工业大学,2009:04.[52]闫隽.网络交往中的角色扮演[D].华中科技大学,2004:07.[53]杨璐璐.网络广告中QQ表情的传播特性与应用研究[D].哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文,2010:43.[54]方建松.虚拟现实设计效果心理评价[D].山东大学设计艺术学硕士学位论文,2009:24.[55]许乐,朱伯宇.计算机技术与电影真实感的建立——以动作捕捉技术和奥斯卡视觉特效奖为例[J].北京电影学院学报,2014（10）:63-72.[56]方建松.虚拟现实设计效果心理评价[D].山东大学设计艺术学硕士学位论文,2009:55.[57]王惠.基于虚拟现实技术的产品设计过程中的可用性研究[D].东华大学硕士学位论文,2006:69.[58]何海燕.网络个人虚拟形象设计研究[D].武汉理工大学艺术设计学硕士学位论文,2008:40.[59]KriselaRivera,NancyJ.Cooke,JeffA.Bauhs.Emoticonrecommendationsystemforeffectivecommunication[J].InteractivePosters,1996(4):13-18.[60]师永刚.基于照片的三维人脸建模[D].陕西科技大学硕士学位论文,2009:43.[61]JaramPark,VladimirBarash.EmoticonStyle:InterpretingDifferencesinEmoticonsAcrossCultures[C]//ProceedingsoftheSeventhInternationalAAAIConferenceonWeblogsandSocialMedia,2013(04):15-17.[62]M.B.A,A.B.D.EmotionalExpressionOnline:GenderDifferencesinEmoticonUse[J].CYBERPSYCHOLOGY&BEHAVIOR.2000(10):14-15:[63]PedroS.Coelho,JorgHenseler.Creatingcustomerloyaltythroughservicecustomization[C]//ISEGI,2009:22.[64]A-NasserAnsari,MohamedAbdel-Mottaleb.Automaticfacialfeatureextractionand3Dfacemodelingusingtwoorthogonalviewswithapplicationto3Dfacerecognition[J].PatternRecognition,2005(04):13.-58- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文附录1定制式网络表情用户调查问卷1、您的性别是（男/女）：2、您的年龄是：3、您更喜欢以下哪种线上交流方式：A、视频通话B、朋友圈留言C、文本短信D、语音消息E、网络表情F、微视频消息4、您认为网络表情在线上交流中扮演角色的重要性如何：A、非常重要B、一般重要C、不重要5、在哪种情况下，您更愿意使用网络表情：A、吸引人注意B、方便，避免输入文字的麻烦C、表达情感D、强化情感，活跃气氛E、显示个性F、其他6、您更倾向于喜欢以下哪种风格的表情：A、动漫角色B、偶像明星C、可爱动物D、其他原创卡通角色E、艺术字体7、初次接触iFacer中的表情定制功能，您的感受如何：A、非常兴奋B、有些兴奋C、没有感觉-59- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文D、比较失望E、非常失望8、您使用定制式网络表情的主要目的是以下哪项：A、定制虚拟的个人形象B、驱动虚拟形象进行表情表演C、只是为了体验产品的趣味性9、您在使用定制式网络表情的过程中是否有隐私上的不安全感（有/无）：10、您在接受定制式表情信息时有无压迫感或其他不自在的感受（有/无）：11、请对定制式网络表情所呈现的自由度进行评分（0-10分）：12、请对定制式网络表情表意准确性和可读性进行评分（0-10分）：13、请对定制式网络表情体验的流畅度进行评分（0-10分）：14、请对定制式网络表情的个性化程度进行评分（0-10分）：15、请对定制式网络表情的趣味性进行评分（0-10分）：16、请对定制式网络表情带来的亲密感进行评分（0-10分）：17、请对定制式网络表情带来的交流和分享欲进行评分（0-10分）：18、请对定制式网络表情的视觉美感进行评分（0-10分）：19、请对定制式网络表情的整体体验效果进行评分（0-10分）：20、请您用1-6的数值来评估产品的主要特性（1为最重要，6为最不重要）：A、用户定制的虚拟化形象（）B、摄像头实时驱动的表情动画（）C、表情映射的精度（）D、唇语的同步程度（）E、低延时快速反馈的面部追踪（）F、表现表情极限的能力（）21、您还希望在定时式网络表情系统中看到哪些功能：A、由音频来驱动表演B、由文字来驱动表演C、生成结果画质的提升D、对3D摄像头的支持22、您认为现有定制系统应该侧重在哪方面进行改良：A、定制流程的简化高效B、功能玩法的继续扩展23、您的其他反馈建议：-60- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文附录2U3D脚本代码1、Blendshape数据控制：usingUnityEngine;usingSystem.Collections;publicclassBlendShape:MonoBehaviour{//控制融合的速度publicfloatblendSpeed=1;//定义与BlendShape相关的组件privateSkinnedMeshRendererskinMesh;privateMeshmesh;voidAwake(){//获取与BlendShape相关的组件skinMesh=GetComponent();mesh=skinMesh.sharedMesh;//Debug.Log(skinMesh.GetBlendShapeWeight(0));//Debug.Log(mesh.blendShapeCount);}voidUpdate(){//通过Lerp函数进行BlendShape权重的渐变if(skinMesh.GetBlendShapeWeight(0)<=100){floatweight=Mathf.Lerp(skinMesh.GetBlendShapeWeight(0),100,Time.deltaTime*blendSpeed);skinMesh.SetBlendShapeWeight(0,weight);}}-61- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文2、JSON文件描述：importos,jsondefexportJSON(dict,path):f=open(os.path.join(path,"SDK_Preset.txt"),"w")f.write(json.dumps(dict,sort_keys=True,indent=2,separators=(",",":")))f.close()TheorganizationoftheJSONfileisasfollows:{"FacePlusChannel":{"joint1":{"dtx":0.81260239754446828},"joint2":{"dtx":0.81260239754446828}},"FacePlusChannel2":{"joint1":{},"joint2":{"drx":0.068981552327341433,"dtx":-1.2831292072035581}}-62- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文3、外接摄像头调用：publicstringdeviceName;WebCamTexturetex;//接收返回的图片数据///

///实现IEnumerator接口///调用摄像头///

///IEnumeratortest(){yieldreturnApplication.RequestUserAuthorization(UserAuthorization.WebCam);//授权if(Application.HasUserAuthorization(UserAuthorization.WebCam)){WebCamDevice[]devices=WebCamTexture.devices;deviceName=devices[0].name;//设置摄像机摄像的区域tex=newWebCamTexture(deviceName,400,300,12);tex.Play();//开始摄像}}voidOnGUI(){//开始按钮if(GUI.Button(newRect(0,0,100,100),"click")){//调用启动协程，开启摄像头StartCoroutine(test());}//暂停if(GUI.Button(newRect(0,200,100,30),"pause")){tex.Pause();-63- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文//保存图片StartCoroutine(getTexture2d());}//重启开始if(GUI.Button(newRect(0,300,100,30),"restart")){tex.Play();}if(GUI.Button(newRect(100,0,100,30),"摄像")){//开始摄像StartCoroutine(getTexture2dshexiang());}if(tex!=null)GUI.DrawTexture(newRect(200,200,200,180),tex);}///

///获取摄像头截取的图片///

///IEnumeratorgetTexture2d(){yieldreturnnewWaitForEndOfFrame();Texture2Dt=newTexture2D(200,180);//设置保存图片的大小//截取的区域t.ReadPixels(newRect(200,320,200,180),0,0,false);t.Apply();//把图片数据转换为byte数组byte[]byt=t.EncodeToPNG();//然后保存为图片File.WriteAllBytes(Application.dataPath+"/shexiang/"+Time.time+".jpg",byt);}-64- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的学位论文《定制式网络表情系统设计及其用户体验研究》，是本人在导师指导下，在哈尔滨工业大学攻读学位期间独立进行研究工作所取得的成果。据本人所知，论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签名：日期：年月日哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书本人完全了解哈尔滨工业大学关于保存、使用学位论文的规定，即：（1）已获学位的研究生必须按学校规定提交学位论文；（2）学校可以采用影印、缩印或其他复制手段保存研究生上交的学位论文；（3）为教学和科研目的，学校可以将学位论文作为资料在图书馆及校园网上提供目录检索与阅览服务；（4）根据相关要求，向国家图书馆报送学位论文。保密论文在解密后遵守此规定。本人保证遵守上述规定。作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日-65- 哈尔滨工业大学艺术学硕士学位论文致谢青春的列车飞驰向前，这一站叫做哈尔滨，叫做哈工大，一所历史悠久，中外闻名的高等学府。这一站，我看到的，是自己人生旅途中最美好最难忘的一段风景。两年前，这一站，我的双脚踏上祖国最北的一片雪花，冰城夏都，我会一直记得；两年前，这一站，我和梦想中的校园牵手结缘，规格严格，功夫到家，我会一直记得；两年前，这一站，我拥有了最好的年华，青春匆匆，终而无悔，我会一直记得。列车终究要驶离了，在这里，有太多的人要道别，要感谢。首先要感谢的是我的导师王妍教授，是她给了我进入这所校园的车票，也是她陪我们走过这两年的每个瞬间。记得刚上研一的时候，王老师就特别关照我这些从外校考研进来的同学，因为我们的学习积极性总是不高，因为我们的技术知识总是跟不上，因为我们和这所理工科高校的种种气质总有些不符，所以老师特别担心，担心我们是否能顺利的，开心的，挺胸抬头的在这里度过接下来的时光，在这里一定要对王老师说声对不起，我们让您有这样多的担心和操心。后来到研二了，王老师又开始为我们的毕业事宜尽心尽力，她深厚的写作功底，卓然的艺术气质和严谨治学精神都深深的影响着我们，也正是在老师一次次不辞辛苦的指导和启发下，我们才能一步步完成开题，中检直至论文的最终成型。另外要感谢的是在技术上给予我指导的王晨老师，陈童老师，景东老师，薛永增老师和欧建老师，是他们保证了这列列车可以以最好的状态继续驰骋，各位老师广阔的视野和丰富的经验都为我的毕业设计提供了很多好的技术思路和解决方案。当然还要感谢跟我同在本次列车的各位小伙伴，网络与数字媒体设计实验室的同门队友都是我学习生活中的良师益友，感谢同班好友张恺夫，李超，王冬的陪伴，是你们让这段路途充满了快乐、欢笑和一个个珍贵的回忆。最后要感谢我的家人，爸爸妈妈永远都是我强大的精神支柱和坚固后盾，希望您们能为我感到骄傲，这是作为儿子的我唯一能报答您们的。-66-