臺灣博碩士論文加值系統

在遊戲中的人機介面與溝通中，人臉是最有效的視覺媒介。根據Naee et al. (2000)提到，“臉部的外表對於人們如何溝通與人們由表情判斷與互動來說，是一個關鍵的組成成分。”也就是說人臉的外表影響人們認知的評價。對人臉所代表的意義有一個可能的解釋，就是人臉代表一個性格的重要表現。感性工學研究與運用方式已經被許多研究使用，而感性工學也可以運用在人臉的設計中。本研究以創造有性格特徵的人臉為目的，設計了一套“感性人臉設計系統”。以人臉特徵的觀點來看，例如:臉型、眼型、眉型、鼻型、嘴型、耳型等，先將其分割出來。然後，將各種人臉特徵的樣式組合成一張新的、虛擬的人臉，用來查明人們對這張臉所感知到的性格特徵。然後，將這個資料經由聯合分析，最後分析出人臉特徵的樣式與人臉被感知到的性格特徵之間的關聯。最後，這個感性人臉設計系統能有助於設計人員在創造虛擬角色的臉部時，只需簡單的輸入要求的性格特徵，即可得到讓人感知是此性格的人臉參考樣本。本系統可幫助有意願加入角色設計師的人，可快速掌握各種個性的人臉樣式。也有助於企劃人員與美術人員在設計角色的溝通。

Face is the most effective visual media for supporting human interface and communication in video games. According to Nass et al.(2000), that “appearance of face is a critical component of how people access agents and for their preferences in terms of looking at and even interacting with”, and that appearance influences peoples’ cognitive assessments. A possible explanation for the role of face is that it is significant for the representation of personality. Nevertheless, little has been known exactly what the KANSEI information is and how it can be modeled also in facial design. The KANSEI facial design system aims at creating personality characteristic faces as KANSEI feels. Therefore, the visual aspects of the face such as shape of face, eye, eyebrow, nose, lips, ear must be sufficiently recognized first. Then, the pattern features of the face are composed and formed virtual faces to verify the perceived personality of the faces. The outcomes were analyzed by using conjoint analysis. The rules and connections between pattern features of the face and perceived personality were then investigated. Consequently, the KANSEI facial design system can aid designers in creating virtual character’ face by simply input the desired personality. This system can promote the people who want to do character design in the future to grasp facial design of different personality quickly. Moreover, it can promote communicate the communication between game designer and artist.

摘　　要 iv
ABSTRACT v
誌　　謝 vi
圖　目　錄 x
表　目　錄 xi
方　程　式　目　錄 xii
第一章、 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 2
1.3 研究目的 3
1.4 研究限制與範圍 3
1.5 研究論文流程與論文架構 3
第二章、 相關文獻研究 5
2.1 感性工學 5
2.1.1 感性工學的分類 5
2.2 李克特量表(Likert Scale) 6
2.3 語意差異法(Semantic Differential) 6
2.4 聯合分析(Conjoint Analysis) 7
2.4.1 聯合分析基礎理論 7
2.4.2 聯合分析流程 7
2.4.2.1 研究假設 8
2.4.2.2 設計受測體 8
2.4.2.3 受測體的描述 10
2.4.2.4 收集資料 10
2.4.2.5 估計與評估 12
2.4.2.6 解釋分析結果 13
2.4.2.7 驗證效度 13
2.4.3 聯合分析優缺點與應用 14
2.4.4 總結 14
第三章、 研究方法 15
3.1 研究架構 15
3.1.1 基礎研究 15
3.1.2 主要研究 15
3.2 基礎研究 17
3.2.1 定義人臉主要特徵 17
3.2.2 收集與統計人臉資料 17
3.2.3 定義與收集主要人臉特徵的各種類型 18
3.2.4 收集與定義主要性格特徵 20
3.3 主要研究 21
3.3.1 非對稱直交排列法 21
3.3.2 建立受測體 24
3.3.3 問卷調查前測 25
3.3.4 問卷調查正式測試 25
3.3.5 整體成分效用值的數學模式 25
第四章、 數據分析 27
4.1 聯合分析 27
4.1.1 成分效用值的計算 27
4.1.2 重要性程度的計算 27
4.1.3 聯合分析結果 28
4.2 重要性程度的比較 31
4.3 各種成分效用值比較 35
4.4 綜合結論 35
第五章、 感性人臉設計系統製作 42
5.1 系統設計流程 42
5.1.1 系統初始化 43
5.1.2 性格形容詞選擇與順位選擇 43
5.1.3 組合人臉成分效用值比對與產生參考人臉 45
5.1.4 改變狀態列 45
5.1.5 儲存參考人臉 47
5.2 案例展示 47
5.2.1 案例一 47
5.2.2 案例二 48
5.3 數據驗證 50
第六章、 結論與建議 53
6.1 結論 53
6.1.1 數據結論 53
6.1.2 設計師使用感想 53
6.1.3 對新手設計師的幫助 53
6.1.4 對企劃人員與美術人員之間溝通的幫助 54
6.2 建議 54
6.2.1 研究缺失 54
6.2.2 建議使用的研究方法 54
6.2.3 本研究未來可進行的研究方向 55
參考文獻 56
附錄一 59
附錄二 62

中文部份：
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