在社交场合，人们有时需要故意做出类似快乐、愤怒、蔑视、厌恶、恐惧、悲伤和惊讶的面部表情，来试图压制、隐藏或掩盖他们的真实情绪。而这个过程，是内外神经系统同时被激活，自主控制和不自主控制系统对面部控制的“拔河”，当皮层下冲动足够强烈时，面部表情会在很短的时间内泄漏到面部（微表情），然后自主运动系统重新控制面部表情（宏观表情）。微表情之父 Paul Ekman 定义微表情（micro expression）为人类试图压抑或隐藏真实情感时所泄漏的极其短暂的、无法自主控制的、无意识的面部表情。
面部微表情是最敏感的情绪显示器，极其短暂的、无法自主控制的、无意识，是可以在1/20到1/2秒或更短时间内表达完整或片段的面部表情。外界感官刺激通过各感觉器官（嗅觉、视觉、味觉、触觉）及相应神经系统快速到达大脑皮层，经过丘脑核团，快速建立对感官感知的情绪和微表情反应。通过对微表情的监测，能获取到客观的、未经加工的情绪变化及情绪体验的量化情绪数据，可以更全面得了解消费者对感官刺激的情感体验，有助于挖掘情绪价值。
运用面部微表情识别技术，数化智甄创新研发了一套专门针对面部微表情数据采集与自动识别的AI系统，捕捉消费者在产品/场景体验中的全过程面部微表情变化，并将所有消费者面部微表情识别的数据输入算法模型中，获取消费者的情绪变化结果。
数化智甄的微表情识别技术能够检测到的人脸关键点近500个，相较于目前市场上最通用的68点标注人脸关键点标注方案，数化智甄的微表情识别技术能够实现更优秀的精细度和准确度。在识别微表情后，基于面部动作编码方案，数化智甄以独创性的方法论分析微表情、计算情感数据。首先，就是对情绪数据进行基准化处理。
当前市场上主流的面部微表情分析都是基于FACS对面部的微观运动进行识别与编码后，取得个体在单个外界刺激下反应的面部情绪时间序列结果。但是此种分析方法缺少考虑到不同个体的情绪基准状态本身存在差异；此外也缺少考虑到对于同一个体而言，在不同环境与场景下同样的外部刺激产生的情绪状态也会存在差异，因而可能造成分析结果的客观性、准确性较低。
针对上述问题，数化智甄发明了一种情绪数据基准化处理方法、装置及计算机可读存储介质。
数化智甄的情绪数据基准化处理方法，包括获取待处理情绪数据，待处理情绪数据为目标评估人对目标产品进行测试时的第一情绪值时间序列结果；获取待处理情绪数据对应的基准化处理参数，其中，基准化处理参数为根据目标评估人对目标锚定物进行测试时的第二情绪值时间序列结果计算得到，目标锚定物根据目标产品的品类及测试类别确定；利用基准化处理参数对待处理情绪数据进行基准化处理，得到基准化处理后情绪数据。
数化智甄的发明创造，提供的方法、装置及计算机可读存储介质，能够消除个体情绪基准状态的差异，进而在测评时利用处理后的情绪数据进行比较与统计分析，能提高分析结果的客观性与准确性。
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广州数化智甄科技有限公司是一家专注于运用数字科技赋能产业的先锋公司，公司首创EmotionGPT“人-物”微观互动多模态情感算法，构建具有科学前沿理念的“人-物”互动数字化情感体系，为消费、零售、设计、游戏、文娱、交通、文旅、教育等领域的企业用户提供多模态AI情绪识别解决方案。
EmotionGPT检测人脸关键点近500个，情绪识别准确率高达到99%，可精准识别超过20种基本情绪及基于实际场景的复合情绪，如舒缓、幸福、兴奋、快乐等，满足企业用户的场景化需求。
基于EmotionGPT，数化智甄打造情绪AI产品体系，推出EVALWISE AI系统、边缘计算AI情绪盒子、零售场景解决方案、多模态综合解决方案等产品，数化智甄的AI产品已累计运行超过4000小时，沉淀微表情数据量超过4亿条，处于市场领先水平。
目前，数化智甄的情绪AI产品已被众多国内外一流的企业用户采用，如奇华顿、国际香精香料公司IFF、高砂、立白科技集团、味之素、铭康香精等，助力企业用户挖掘情绪价值、提升情绪竞争力，满足消费者重视情绪体验、追求更高层次美好生活的情绪需求。
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