如何利用微表情辨识真实情绪分析

如何利用微表情辨识真实情绪？

一、微表情与人的沟通另一种是非人的沟通方式有两种，一种是言语的沟通，比如面对面的谈话，发信息等；言语的沟通，主要通过人的表情、姿态、语气语调等进行。有人做过统计，在人与人的沟通。可见表情对于我们表达自身情感信息的对非言语性行为是55%交流中，表情的作

用占了关于人类表情的研究可以追溯到进化论之父达可视为人类心理活动的晴雨表。非常重要的，尔文，除了《物种起源》之外，他还写过一本书《人与动物的表情》。时至今日，我们对表悲伤、厌恶、情的研究已经非常丰富，比如确定了人类的六大基本表情，高兴、愤怒、恐惧、甚至在我们的惊讶。之所以称之为人类基本表情，是因为这几种表情具有跨种族的一致性，关于表情最惊喜的发现莫过于心理学家们发现微表近亲黑猩猩身上也能看到。而近些年来，情的存在。

人类的微表情．

）受一1969Friesen一个偶然的机会，美国心理学家艾克曼（Ekman）和弗里森（）（艾然而，位精神病学家的委托，对一段抑郁症患者撒谎以掩盖其自杀意图的录像进行检测。笑得该患者显得很乐观，克曼和弗里森起初并未从这段视频中发现该患者有任何异常表现：但当对该录像进行慢速播放并逐帧进行检查表面上没有表现出任何企图自杀的迹象。很多，该患者出现了一个强烈的痛苦的表他们发现在回答一声提出的关于未来计划的问题时，时，秒，二人称之为微表情。情。这个表情持续时间仅为1/12微表情是人类试图压抑或隐藏真实情感时泄露的非常短暂的、不能自主控制的面部表秒。因此，大多1/5情。它与普通表情的区别在于，微表情持续时间很短，仅为1/25秒至这种快速出现不易被察觉的面部表情被认为与自我防御机制数人往往难以觉察到它的存在。也可能只包含普微表情既可能包含普通表情的全部肌肉动作，有关，表达了被压抑的情绪。通表情肌肉动作的一部分，它是一种自发性的表情动作，表达了六大基本表情。因此往往被视为很好的谎言识别的有效由于微表情能够表达被压抑掩藏的真实的情绪，线索。不过微表情的产生与识别心理与神经机制尚不可知，而且微表情出现的频率比较低，对开发一套微表情识别系统，工欲善其事必先利其器，普通人对微表情的识别能力也不高，开展研究微表情是非常必要的。二、微表情识别系统）目前，国际上有几个科研团队正在开展对微表情的研究：美国的艾克曼（Paul Ekman）团队和Porter）团队和谢里夫（团队、松本（MatsumotoShreve）团队，加拿大的波特（团队，芬兰的赵国英团队，以及中国科学研究院心理所的傅Polikovsky李康团队，日本的团队是开展微表情研究的主要力量，不过他们的研究大多是保密Ekman小兰团队。其中，的，未公开发表。Brief 而国际上目前主要用于微表情识别和研究的测验主要有：短暂表情识别测验（Japaneseand ）、日本人与高加索人短暂表情识别测验（Affect Recognition Test，BART）这两种测验是以往的用来考察人们微Caucasian Brief Affect Recognition

Test,JACBARTMicro Ekman表情识别能力的测验。2002年，艾克曼（）开发了微表情识别训

练工具（训练过的人的微表情识别METTMETTExpression Training Tool，）。研究结果指出，经过能力有明显提高。．

然而由于不同种族的面部骨骼肌肉组成表情是文化的产物，尽管具有跨文化的一致性，JACBART差异，国外开发的微表情识别系统以及训练系统并不一定适用于我国。METT和均产生于与美国，所用指导语为英语，图片材料均为西方面孔，因此并不一定适用于亚洲。有些数据库采集的微表情是并而且国外研究团队建立的数据库还存在一些不足之处，比如，非是在真实自然的环境下产生的，有些数据库则存在表情分析和编码不严格的问题。心理所傅小兰团队运用认知心理学实目光转向我国，在国家自然科学基金委的支持下，正在对微表情识别与表达的基本特点及这些特点的主要影响因素验方法和计算机视觉技术，微表情数据库是指大量的且具有代表性的微初步建立了中国人的微表情数据库。展开研究，它是人类微表情识别特点以及研发自动识别微表情计算机系统的表情所构成的资料信息库，基础。微表情数据库质量好坏直接影响研究结果以及计算机对微表情的正确识别。傅教授研究团队的微表情数据库采用自然诱发的真实微表情并由受过严格培训的专业是我国科研人员创人员完成所有表情视频的分析编码，大大弥补了现有国外数据库的不足，新的新成果。下图是该数据库的一个样例。

一个厌恶的微表情张图片为表情幅度最大的帧）3（第

正常表情中的一个厌）METT恶的微表情（选自在此数据库的基础之上，傅教授的团队已自主研发了一套自动微表情识别系统。这套基于特定算法的静态特征的自动微表情识别系统，能够自动的对视频中的人脸进行捕获并进行相应的预处理，然后结合计算机技术，将物理特征表现为数字的形式，实现人脸自动微表情的识别。测试结果表明该系统比受过训练的人类被试成绩更好，准确率更高，目前这个系统而且距离应用到现实环境比如对幅度较小的表情还无法达到很高的识别率，依旧不够完善，

这个微表情识别系统的建立已经预示我国的科学家们对微表情的研也存在一段距离。不过，究进入了一个新的阶段。三、微表情识别的应用我们似乎可以通过微表情轻而说其微表情，很多人可能会联想到美剧《别对我说谎》，易举的洞察人背后掩藏的心思和谎言。基于以往的研究微表情作为谎言识别一直是科研人员和媒体大众以及国防关注的重点，小时内提高个体的微表情识别能力，成绩平均提高METT发现，使用训练程序能在1.5微表情的识别而且微表情识别能力高的个体其谎言判断能力也比较高。另外，。30%—40%乐于独立思考的个体的微表情识别能力能力也与个性有关，外向，乐观自信，不墨守成规，更强。个体微表情的表达会受到但是，微表情作为谎言识别线索的有效性有待进一步的确定。自身撒谎动机的影响：一个人越是想掩饰自身真实情绪，其微表情就越可能暴露他的谎言。但如果是善意的无恶意的谎言，微表情测谎的准确性就有所下降。而且其心理过程受到诸多主客观因素的影响，撒谎是一种非常复杂的心理和行为现象，其实并没有太多的科学依据，比如”“微表情心理学撒谎行为也多种多样。目前在流