有关微表情的文献综述
微表情表达的研究报告
微表情表达的研究报告
微表情是指人在情感表达中短暂、无意识的微小面部动作。
相比于明显的表情，微表情更难以察觉和控制，因此在研究和应用中具有重要意义。
微表情表达的研究早在20世纪60年代就开始，当时心理学家Ekman和Friesen对表情进行了系统的研究，其中包括了一些
微小的、瞬间的面部表达。
随后，Ekman进一步将微表情与
虚假情感相关联并进行深入研究。
他认为，微表情的频率、强度和持续时间等特征可以被用来判断人的真实情感状态。
在这个基础上，微表情的研究逐渐拓展到其他领域，如心理学、神经科学、计算机视觉等。
心理学研究探索了微表情与个体情感感知、情绪调节等的关系，神经科学研究则通过脑成像技术研究了微表情与大脑活动之间的关联，计算机视觉研究主要致力于通过图像和视频分析技术来识别和理解微表情。
研究发现，微表情可以被用作情感检测、谎言识别、心理健康评估等应用。
例如，在心理健康领域，通过观察和分析患者的微表情可以帮助精神疾病的早期诊断和治疗。
在安全领域，对微表情的研究有助于辨别潜在的威胁和犯罪行为。
然而，微表情研究仍面临一些挑战和问题。
首先，微表情的检测和分析需要高度专业的技能，对研究人员和应用人员的培训要求较高。
其次，由于人的表情受到个体差异、文化差异和环境等多种因素的影响，微表情的解读也存在一定的主观性。
综上所述，微表情的研究为我们提供了更深入的情感理解和人际交往的途径。
随着技术的不断进步和应用的拓展，相信微表情将在更广泛的领域发挥重要作用。
有关微表情的文献综述
有关微表情的文献综述有关微表情研究缺陷的文献综述摘要：本文通过对微表情以及微情绪识别，表达等方面研究成果的介绍，以此来了解微情绪研究现状，并对微表情研究中的不足以及研究方向及应用进行阐述。
关键词：微表情微表情识别微表情表达一，微表情的相关概念微表情是一种持续时间仅为1/25秒至1/5秒的非常快速的表情, 表达了人试图压抑与隐藏的真正情感。
微表情与普通表情有所不同, 它是一种非常快速的表情, 持续时间仅为1/25秒至1/5秒因此, 大多数人往往难以觉察到它的存在。
Haggard和Isaacs 在1966年率先发现微表情, 因一个偶然的机会, 在1969年Ekman和Friesen 也独立地发现了微表情。
他俩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。
起初并未从这段视频中发现该患者有任何异常表现: 该患者显得很乐观, 笑得很多, 表面上没有表现出任何企图自杀的迹象。
但当对该录像进行慢速播放并逐帧进行检查时, 他们发现: 在回答医生提出的关于未来计划的问题时, 该患者出现了一个强烈的痛苦的表情。
在整段视频中, 这个表情只占据了两帧的画面, 持续时间仅为1/12秒。
Ekman和Friesen称之为微表情。
二，微表情的相关研究根据目前公开发表的资料, 微表情研究可总结为早期的微表情识别研究、微表情识别的应用研究、微表情表达的研究三部分。
微表情识别：Elman和Friesen 研制了短暂表情识别测验，Ekman和Sullivan 利用该测验研究了微表情识别能力和谎言识别准确性的关系, 结果表明, 被试在BART测验中的得分与他们在谎言识别测验中的成绩呈显著正相关。
但是, 以快速呈现表情图片的方式来测量微表情识别能力的方法缺乏生态学效度。
在这种测验中, “微表情”是孤立出现的; 但在现实中, 微表情的出现前后却伴随着其他表情。
另外, 快速呈现表情图像还存在图像后效问题, 而这将延长被试对刺激的知觉加工时间。
微表情在公众演讲中的应用
微表情在公众演讲中的应用摘要：微表情是人类一种持续快速的面部表情，一般是为了压抑和隐藏内心情感而下意识的生理动作。
本篇文章中对于人类的微表情进行了分析和研究，并从识别微表情能力，应用训练工具等方向进行经验总结，阐述了微表情在公众演讲中的应用。
微表情研究未来将沿着自动识别谎言方向发展，这是主要的研究方向。
微表情为进一步研究人类自然科学打下了良好基础。
以下的观点仅供参考和借鉴。
关键词：微表情；微表情识别；公众演讲；应用引言：人类表达自身情感的非语言性行为就是面部表情，能够充分体现出人类的心理活动。
公元1872年，达尔文出版了著名的《人与动物的表情》,针对面部表情展开了系统的研究。
目前已经取得了一定的研究成果，但只是针对人类的普通表情。
人类面部表情十分丰富，包括不易察觉的表情，一种是弱表情，另一种就是微表情。
由于微表情和撒谎具有一定的关联,在近些年的发展中科学研究领域十分关注微表情的发展。
1 微表情的界定与基本性质“微表情”指的是在外界刺激下人类的声音、动作、形态等。
“微表情”之所以称“微”，是因为这些表情符号的停留时间较短，往往只是一瞬间的事情，转瞬即逝。
但微小的瞬间变化、转换的表情，却蕴含着非常大的价值与内涵。
“微表情”主要体现在以下几个方面，首先是人类面部持续时间短不容易被察觉的表情。
其次是反映出人类心理状态的不自觉的身体动作。
最后是人类语言沟通中声音、词汇等不正常情况。
2微表情研究现状分析识别微表情在早期的研究中比较注重识别能力，并探寻识别微表情和人类谎言之间的关系，因此形成了早期的系统的表情训练程序。
在此基础上，微表情的研究范围不断扩大，应用途径多样化。
但是研究过程中仍然受到个体因素的影响，存在一定的问题，一定程度上限制了微表情的应用和进一步发展。
3微表情识别研究3.1微表情识别能力测验微表情研究团队通过向一组临床心理学家展示视频，发现其中一些人可以在不使用慢速播放技术的情况下检测微表情。
善于识别微观表达的人也善于说出是否有人撒谎。
浅析“微表情”在高校思想政治工作中的效用
浅析“微表情”在高校思想政治工作中的效用【摘要】本文从背景介绍和研究目的入手，探讨了微表情在高校思想政治工作中的效用。
首先分析了微表情与高校思想政治工作的关联，指出微表情在高校思想政治工作中的应用具有重要意义。
然后详细阐述了微表情分析在高校舆情监测中的作用，以及微表情识别技术在高校学生管理中的应用。
最后探讨了微表情与高校教师教学效果的关系，强调了微表情在高校思想政治工作中的重要性。
展望中指出微表情在高校思想政治工作中的发展前景，为进一步提升高校思想政治工作质量提供了理论支撑和实践参考。
通过本文的研究，可以更好地理解和应用微表情技术，促进高校思想政治工作的创新和发展。
【关键词】微表情、高校、思想政治工作、应用、舆情监测、学生管理、教学效果、重要性、发展前景1. 引言1.1 背景介绍在当今高校思想政治工作中，了解学生的真实情感和内心想法至关重要。
由于学生在面对权威或者某些不适应的情况下，往往会掩饰自己的情感表达，这给高校思想政治工作者带来了困难。
微表情，也被称为“微笑潜台词”，是指在极短时间内出现的微小表情，包含了人类情感中最真实和隐秘的信息。
对微表情的研究已经取得了长足的进展，其在高校思想政治工作中的应用也逐渐受到关注。
通过分析学生的微表情，可以更加准确地了解他们的情感状态，掌握他们的真实需求和意愿，有助于高校思想政治工作者更好地开展工作。
深入研究微表情在高校思想政治工作中的效用具有重要意义。
本文将从微表情与高校思想政治工作的关联、微表情在高校思想政治工作中的应用、微表情分析在高校舆情监测中的作用、微表情识别技术在高校学生管理中的应用以及微表情与高校教师教学效果的关系等方面进行探讨，旨在全面阐述微表情在高校思想政治工作中的重要性和潜在应用前景。
1.2 研究目的研究目的是通过深入探讨微表情在高校思想政治工作中的作用和应用，分析其在高校舆情监测、学生管理和教师教学效果方面的实际效果，以揭示微表情在高校思想政治工作中的潜在价值和重要性。
微表情研究及应用共11页
□ 该工具包含前测、训练、练习、复习与后测5个部 分。在训练部分，Ekman 用视频方式讲授识别微 表情的要点，在练习部分，被试练习使用在训练部 分学习到的技巧对微表情进行识别；在复习部分， 被试进一步 巩固学习到的技巧。而前测后测部分 与“日本人与高加索人短暂表情识别”测验相同
□ Frank 于2019年使用“日本人与高加索人短暂表 情识别测验 （JACBART)”进行研究，结果发现被 试在该测验上的得分与其谎言识别的成绩均呈显 著正相关
□ Matsumoto 等人发现不同人格特点的人，或许 也有不同的微表情识别能力
□ 2019年 ，Ekman 研制出第一个微表情训练工具 （Micro Expression Training Tool, METT）
微表情研究及应用 综述
09 应用心理 懒懒
微表情研究的历史发展
□ 1966年，Haggard 和 Isaacs 率先发现微表情 □ 1969年，Ekman 和 Friesen 也独立地发现了微
表情 □ 现在关于微表情的 研究越来越多，Ekman 团队是开展微表情研 究的主要力量
微表情研究现状分析
□ 根据目前公开发表的资料，微表情研究可分为三
个部分：
□ 早期的微表情识别研究 □ 微表情识别来自应用研究 □ 微表情表达的研究
□ Ekman 和 Sullivan 在1991年研究发现，被试在 短暂表情识别测验中的得分与他们在谎言识别测 验中的成绩呈显著正相关
□ Frank 和 Ekman 在2019年使用新测验 ，测验结 果依然支持早期的研究发现
微表情研究论文
微表情研究论文由于微表情非常微小且瞬间发生，因此对其进行研究是非常困难的。
在最近的几年中，人们对微表情的研究逐渐增加。
以下是一些与微表情相关的研究论文：1. “Micro-Momentary Facial Expressions as Indicators of Motivation to Quit Smoking”（Pekrun R, Oliver M, Hekeren J,从微观上研究微表情是否能够作为戒烟动机的指标）这项研究利用电子脸部分析仪对吸烟者进行了实时监测，以揭示微动作是否能够作为烟民主观戒烟积极性的指标。
结果表明，微表情可以作为有效的戒烟动机指标。
2. “Micro-Expressions in 60 Minutes: Mixed Method Analysis of Movie 'Whistleblower'”（从电影《揭密者》中探究微表情的分析方法）该研究使用混合研究方法，结合定量和定性分析，研究如何从电影中准确捕捉和分析微微的脸部表情。
结果显示，微表情可以通过电影中的画面，来进行分类和描述。
3. “Micro-Expressions and the Halo Effect in Interpersonal Perception”（在人际关系中进行微表情研究）在这项研究中，对人际关系中的微表情进行了深入探讨，以研究微表情是否会影响人们对个体的整体印象。
结果表明，微表情能够影响人们的整体评价。
4. “Non-verbal behavior in psychotherapy: the influence of micro-expressions on the perception of th erapist competence”（探究微表情对治疗师能力评价的影响）这项研究分析了在心理治疗中，微表情的作用。
结果表明，治疗师的微表情可以影响其能力的评价。
总的来说，微表情的研究还处于发展的初期，但是这些研究已经为我们提供了有价值的洞见，有助于人们更好地理解和研究微观表情。
浅析微表情心理学
浅析微表情心理学摘要：日常生活中人与人之间的交流与沟通占了极大的比重，但是有时候我们在交流中很难获取到一些真实的信息。
人际交往中注意观察对方面部的变化，能迅速的提供更多的信息，由此我们能很明显的了解人们当时的心情、意图。
交流时，我们可以尽可能多的获取语言和非语言的信息，从而更好了解对方，做出最适合的判断。
关键词：微表情破解身体语言一微表情的定义微表情，是内心流露与掩饰，是心理学名词。
其实在日常生活中，这种能力也能帮助我们。
如果我们错误的理解“微表情”的含义，我们会对交流对象形成错误的判断。
这增加了人们之间的隔阂，而不是互信。
如果理解了”微表情”，我们就更能够从一闪而过表情信号里发现有价值的信息。
其实有时候人是矛盾的，即想知道他或她说的是否是真的，又怕知道真相后的那种无法承受的痛，希望大家能够认真的思考这个问题后，在想想你们是否适合运用微表情？你们是否能够谨慎的运用“微表情心理学”来找寻到一个属于你自己知道的真相。
二破解微表情每一个人的内心都是一座城，因为城门的紧闭而让别人总是拥有浓厚的兴趣去打开它。
《读心神探》的热播让人们了解了“微表情”这个名词，而江苏卫视全新推出的脱口秀节目《非常了得》更是让微表情学说风靡一时。
作为一个心理学名词，“微表情”可以反映出一个人内心的流露与掩饰。
人们通过做一些表情把内心感受表达给对方看，在人们做的不同表情之间，或是某个表情里，脸部会“泄露”出其他的信息。
而这个过程最短可持续1/25秒，虽然一个下意识的表情可能只持续一瞬间，但这是种烦人的特性，很容易暴露情绪。
当面部在做某个表情时，这些持续时间极短的表情会突然一闪而过，而且有时表达相反的情绪。
在这个纷繁复杂、瞬息万变的现代社会中，每一个人都无时无刻在与他人进行沟通和交往。
社会是一所大学，每个人都必须在这所学校中，接受人生的考验和灵魂的洗礼。
本书从破解他人身体语言的一般准则和方法入手，给人以一双识人的慧眼，一把度人的尺子，以便从体态上辨认其性格，从谈吐中推断其修养，从习惯中观察其心机，从细微处洞悉气质高低。
非言语传播学微信表情情感表达分析.pdf
摘要:在新媒体时代，微信类的社交媒体霸占了中国人使用手机的大半时间，而在微信类社交媒体平台上使用表情图标辅助文字表达语气与情感的行为则鲜有研究。
在非言语传播学理论视角下，微信环境内的表情图标对文字表达起到了语气增强、软化和明确三种修饰作用。
关键词:表情图标；非言语传播学；网络媒介传播 1表情图标（Emoji）的发展沿革 1982年9月19日，卡内基梅隆大学的斯科特?法尔曼教授在学校论坛上发帖，建议使用“:-)”在文字之后来表示玩笑意，使用“:-(”表示自己没有在说玩笑话。
这是历史上第一次有人正式使用表情符号（emoticon）来表示语气，以补充屏幕上文字聊天无法传递的、面对面交流（Face-to-facecommunication）才能表达的说话者的心情等细节。
随后数年，横向的表情符号（如“:-)”）在欧美流行起来，竖向的表情符号（如“(*^^*)”）则在亚洲风行。
在1999年，日本人栗田穰崇以天气图标、股票符号、中文文字和路标标志为灵感，创造出了一套180个12×12像素的表情符号。
表情的编写则使用了统一码（Unicode），使表情图标可以跨不同系统、不同平台进行传播。
表情图标常常被称为表情符号的“升级版”，并且在逐渐替代后者（Pavalanathan&Eisenstein2016）。
2007年，安卓系统使用了表情图标，2009年苹果的iOS系统也更新了600余个表情图标。
于是在移动互联网爆发的几年内，表情图标的使用席卷了全球——包括微信、微博、脸书（Facebook）、推特（Twitter）等在内的社交网络平台都允许表情符号的使用。
现如今，表情符号已经成为网络传播中沟通不可或缺的一部分。
《牛津词典》甚至将2015年年度词汇的殊荣颁给了全球网民最爱的“笑哭”表情。
2017年中山大学一项统计显示，仅在QQ平台，一年被使用最多次数的表情“呲牙”就被使用了303亿次。
足见中国乃至全球范围内，表情图标的火爆程度。
微表情识别研究综述
面部表情作为人表现情感的主要方式之一，在过去的几十年里，关于各种表情识别的研究已经取得重要的进展[1-6]。
这几年，关于自发式的表情（spontaneous expression）的识别成为了新的研究热点[7-8]，而微表情往往是在人想压抑自己感情时产生的，这既无法伪造也无法抑制[9]。
完整的面部表情通常持续0.5~4s[10]，比较容易被人识别。
然而，心理学认为，当一个人试图隐藏自己真实情感时，偶尔会有情感泄露出来。
微表情首次发现于1966年[11]。
三年后，Ekman等人[12]在分析一段试图自杀的病人的采访视频时使用了微表情这个词。
微表情通常在1/25~1/2s[13]之间不受控制地变化，并且出现频率较低，未经过训练的个体对其识别能力并不高[14]。
而不同的研究者报告的结果也存在着较大的差异[15-16]。
在这之后，Ekman和Friesen于1979年提出了短暂表情识别测验（Brief Affect Recognition Test，BART）[17]。
在后续的实验中他们发现了被试者的微表情识别能力与谎言识别能力成正相关[18]。
之后，进行了日本人与高加索人短暂表情识别测验（Japanese and Caucasian Brief Affect Recognition Test，JACBART）[19-20]，该实验也验证了被试者的微表情识别能力与谎言识别能力成正相微表情识别研究综述张人1，何宁21.北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室，北京1001012.北京联合大学智慧城市学院，北京100101摘要：微表情是人类在试图掩饰自己情感时所产生的面部细微变化，在测谎、安防、心理学治疗和微表情识别机器人等方面有着非常广泛的应用，因此微表情识别也开始得到重视。
从微表情识别的主流的方法：卷积神经网络及其改进、光流法及其改进、局部二值模式及其改进方法进行分析，对现存的几种方法从使用的算法、准确率、各方法的优缺点、各方法的特点等几个角度进行对比总结；阐述微表情识别目前存在的问题，并对未来的发展方向进行展望。
微表情心理学的相关论文范文
微表情心理学的相关论文范文微表情是心理学名词，是指人们通过做一些表情把内心感受表达给对方看。
下面是店铺为大家整理的微表情心理学的相关论文，希望能对大家有所帮助!微表情心理学的相关论文篇一：《浅析微表情》摘要：不论我们生活在一个什么样的世界，有一点是相似无疑的，那就是我们的身边从不乏谎言。
本文以铁道部发言人王勇平在新闻发布会上的表现为例，讨论微表情研究在我们生活中的应用。
关键词：微表情，心理学，应用社会心理学，铁道部，高铁事件，说谎，《lie to me》，真相。
2011年7月23日D301次高铁列车行驶至温州路段时，与杭州开往福州的D3115次列车追尾造成35人死亡，210人受伤的严重事故。
7月25日，铁道部发言人王勇平代表铁道部召开新闻发布会，在其中语出惊人，会后网络传言沸沸扬扬。
但其中究竟发生了什么，王的话几句真几句假?下文参考以中国政法大学微反应研究小组组长姜振宇的微表情分析，来探讨王在此次发布会中的“小动作”。
什么是“微表情”呢?微表情属于新兴的心理学名词，是内心掩饰的不自觉表露。
顾名思义，微表情的动作幅度及持续时间都很小，甚至有的只会闪现1/25秒的时间。
虽然这种下意识的表情动作只出现在一瞬间，却很容易暴露人们极力掩饰的情绪或真相。
人类属于社会性动物，从出生起就在不断地嗅探及体会这个社会。
这个过程心理学称作社会认知。
社会认知是指对事件或他人整个的认识和推理过程。
主要分为社会知觉，社会印象，社会归因三个阶段。
不幸的是，谎言在整个社会认知过程中扮演了重要角色。
美剧《lie to me》告诉我们一个不争的事实：一般人在每十分钟的谈话里就有三句谎言。
欣慰的是，大多数谎言中并无明显敌意。
下面转回新闻发布会，在开始之前，王勇平先鞠了一躬，随后坐下。
正式开始后又站起，询问要不要站着说。
但此时，他的表情发生了细微的变化。
首先，皱眉纹，左侧眉头略有上扬;上眼睑提升。
脸颊隆起，有鼻唇沟，嘴角轻微向两侧后方拉开(证明有上唇提升和颧大肌运动)。
人脸微表情识别综述
人脸微表情识别综述人脸微表情识别综述近年来，随着计算机视觉和人工智能技术的快速发展，人脸微表情识别成为了一个备受关注的研究领域。
通过对人脸微表情的识别和分析，可以揭示人们内心情绪的真实状态，对于心理健康评估、情感识别、虚拟现实等应用具有重要意义。
本文将对人脸微表情识别的研究进展进行综述，包括人脸微表情的定义、产生机制、特征提取方法、识别算法和应用现状等方面。
一、人脸微表情的定义和产生机制人脸微表情是指瞬间出现在人脸上的极短暂、微小的表情变化，通常持续时间不超过1/25秒。
与表情持续时间较长的宏观表情相比，微表情更加微妙、难以察觉，传递的情感更加真实、原始。
产生微表情的机制主要包括情感激发、情感流露和情感遮掩三个阶段。
情感激发发生后，个体的真实情绪会通过微表情在面部上流露出来，然而由于社会化因素或个人心理抑制作用，面部表情会被遮掩或掩饰。
二、人脸微表情的特征提取方法为了准确识别和表达微表情，研究者们提出了多种特征提取方法。
一般而言，人脸微表情的特征可以分为几个方面：面部区域的形状、运动、强度等。
对于面部形状特征，常使用主成分分析、局部二值模式等方法进行提取。
对于面部运动特征，可以使用光流法进行计算和提取。
而对于面部表情强度特征，可以通过面部运动量的变化等方式进行提取。
三、人脸微表情的识别算法人脸微表情的识别算法是实现微表情识别的关键之一。
目前常用的识别算法主要包括基于特征值的算法和基于机器学习的算法。
基于特征值的算法是通过对人脸微表情的特征进行分析和比较，通过设置一定的阈值判断是否为微表情。
而基于机器学习的算法则是通过训练和学习一定量的已标注数据，构建出一个能够自动识别微表情的模型。
四、人脸微表情识别的应用现状人脸微表情识别技术在多个领域有着广泛的应用前景。
首先，它可以用于心理健康评估和心理疾病诊断。
通过分析和识别个体微表情的变化，可以推测出个体的真实情绪状态，从而评估个体的心理健康水平。
此外，在情感识别和社交交互方面也具有潜在应用。
微表情自动识别综述
微表情自动识别综述
贲晛烨;杨明强;张鹏;李娟
【期刊名称】《计算机辅助设计与图形学学报》
【年(卷),期】2014(026)009
【摘要】微表情是一种持续时间仅为1/25～1/5 s非常快速的表情,它表达了人试图压抑与隐藏的真正情感.文中简要分析了面部行为代码系统,探讨了人工微表情识别方法的实验研究;对现有的微表情自动识别的数据库从采集情况、微表情的产生情况以及用途进行了对比总结,重点综述了现有的微表情自动识别研究进展,从识别结果、所采用的技术、优缺点等方面进行了对比总结,给出了评估方法,论述了微表情线索测谎的典型应用;最后探讨了该领域值得进一步研究的问题和可能的发展方向.
【总页数】11页(P1385-1395)
【作者】贲晛烨;杨明强;张鹏;李娟
【作者单位】山东大学信息科学与工程学院济南250100;南京理工大学高维信息智能感知与系统教育部重点实验室南京210094;山东大学信息科学与工程学院济南250100;山东大学信息科学与工程学院济南250100;山东大学心理健康教育与咨询中心济南250100
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于三维卷积神经网络与支持向量机的微表情自动识别 [J], 何景琳;梁正友;孙宇
2.一种用于微表情自动识别的三维卷积神经网络进化方法 [J], 梁正友;何景琳;孙宇
3.结合C3D与光流法的微表情自动识别 [J], 何景琳;梁正友;孙宇;刘德志
4.人脸微表情自动识别研究概述 [J], 张静[1]
5.基于时空特征的微表情自动识别系统 [J], 王子彦
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
微表情心理论文
从微表情心理学得到的思维启发摘要：随着社会的发展，人们也逐渐开始注意到微表情所反映出的人内心的喜怒哀惧。
而我们分析面部表情，应该从两个方面下手，一个是固化在人脸上的表情显示的个人性格特点，另一个是表情的细微变化显示的个人心理变化。
我们要学会观察周围的世界，在各种不同的环境下解读身体语言的含义，并通过身体语言来进行心理研究。
关键词：微表情思维定势反方向思维正文：研究人的心理，是我一直很想做的一件事。
微表情，字典上是这么解释的：人们通过做一些表情把内心感受表达给对方看，在人们做的不同表情之间，或是某个表情里，脸部会泄露出其它的信息。
微表情大多出现在脸上，脸上的感情最丰富了，例如眼睛、嘴巴、脸颊、眉毛等等，它们都是动的，人们在交谈时或多或少都会不自觉的显露一些脸部特征。
大家可别小看这些脸部特征，作用可是很大的。
实际上，我们分析面部表情，应该从两个方面下手，一个是固化在人脸上的表情显示的个人性格特点，另一个是表情的细微变化显示的个人心理变化。
所以，在进行微表情的观察时，切勿一见面就盖棺而论，需要分清所研究的微表情是习惯性的还是出自内心的。
这也在考验着观察者对研究对象的总体把握，而且微表情发生的时间极为短暂，动作幅度极为细微，所以很容易被忽视，但这表情却是我们了解对方心境的第一手资料，这也考验着观察者的敏锐度，所以，只有10%的人是适合研究微表情的。
但是，我们作为一名学心理的学生，而且未来会与犯人打交道，所以，我们也必须知道某些基本的微表情所表现的心理状态的内容。
例如：微笑表示自信，微偏头微笑表示自在友善，摸鼻子表示思考，玩领带和项链表示焦虑，眼睛向上看表示迟疑，嘴微张、眼睛睁大表示错愕，手插口袋表示紧张，撇嘴唇表示不屑，眼睛左顾右盼表示害怕，摸头表示不知所措。
以下是列举的偏详细的微表情种类及基本的心理意义：1．冷笑，轻视的举动，例如：朋友间、夫妻间开始冷笑即感情很可能出现问题，当别人说话时，冷笑的人很可能是听了他的内容而感到不屑的人。
微表情课题报告
微表情课题报告1. 引言微表情是人类面部表情中非常短暂且微小的表情变化，通常持续时间在1/25到1/2秒之间。
这些微表情传达了个体内部真实感受的信息，无论个体是否被训练过，都会在某种程度上表露出来。
因此，研究微表情对于理解和识别人类情感状态具有重要意义。
本文将介绍微表情课题的研究背景、方法和应用。
2. 研究背景人类的情感是复杂多变的，传统的面部表情识别方法往往只能捕捉到持续时间较长的表情，无法准确表达人类丰富的情感变化。
而微表情作为一种非常短暂的面部表情，能够传达更加真实和隐藏的情感状态。
因此，研究微表情可以弥补传统面部表情识别的不足之处，提供更加准确和全面的情感分析。
3. 研究方法3.1 数据采集为了研究微表情，需要采集大量的面部表情数据。
研究者可以通过录制视频或使用高速摄像机捕捉个体的面部表情变化。
在保证数据质量的前提下，应尽量采集不同情感状态下的微表情数据，以便进行更全面的分析和研究。
3.2 数据预处理采集到的面部表情数据需要进行预处理，以便提取出微表情。
预处理包括对视频进行帧提取、人脸检测和对齐等步骤。
通过这些步骤，可以得到每一帧图像中人脸的位置和姿态信息，为后续的微表情分析提供准确的输入。
3.3 微表情分析微表情分析是研究微表情的核心内容，其目标是从大量的面部表情数据中提取出微表情特征，并进行分类和识别。
常用的方法包括：•特征提取：通过计算面部表情数据的颜色、纹理、形状等特征，提取出能够表达微表情的特征向量。
•分类和识别：利用机器学习、深度学习等方法，建立微表情分类和识别模型，实现对微表情的自动识别和分类。
3.4 应用领域微表情的研究在多个领域具有广泛的应用价值，例如：•情感分析：通过分析微表情，可以更加准确地理解和识别个体的情感状态，对于心理学、社会学等领域的情感研究具有重要意义。
•虚假行为识别：微表情的出现往往与个体内部真实感受的冲突密切相关，因此可以用于检测和识别虚假行为，如欺骗和不诚实等。
论微表情在新闻采访中的信息价值及运用
论微表情在新闻采访中的信息价值及运用微表情是指人在有效刺激下的最初瞬间表现，包括表情、动作、声音变化等。
这些表现时间短、幅度小，但不受思维控制，真实可靠，因此被用来识别谎言。
本文首先分析了微表情在新闻采访中的作用，之后思考实际采访中运用微表情存在的问题，最后研究如何更好地在采访中应用微表情。
标签：微表情；新闻采访；非语言符号“微表情”这个词进入到公众视野源自2009年美剧《Lie to me》（别对我说谎）的热播。
它是指人在有效刺激下的最初瞬间表现，包括表情、动作、声音等。
这些表现时间短、动作幅度小，但不受思维控制，被认为是一种自发的表情，因此可以作为辨识谎言的依据。
也正因为这一特点，微表情在国外引起了影视界、新闻界和科学界等各方的关注，国内目前此领域涉猎不多。
一、文献综述传播学中，一般将人类使用的符号分为语言符号和非语言符号两大类。
非语言符号：是指语言符号以外的在信息交流活动中能够发挥意指作用的其他符号形式。
包括我们所运用的手势、姿态、动作、表情、腔调及身体接触等。
①“微表情”是个心理学名词，应到传播学中，不难看出非语言符号的研究中更侧重于对微表情的关注。
目前国内已经有多篇文献提到了运用非语言符号对于新闻采访的意义，但将微表情与新闻采访联系在一起的很少，能查到的相关的文献如《隐藏的传者——人际传播中的微表情符号分析》、《从“微表情”看访谈节目中的人际传播》等文的重点也不是论述微表情在新闻采访中是如何运用的。
新闻采访是以直接的、面对面的人际交流形式进行的一种传播活动，采访者和被采访者总是要自觉或不自觉地借助微表情这种无声语言来传达信息。
在这个传播过程中，微表情最主要的两个作用就是强化语言符号携带的信息和否定语言符号传播的信息。
事实上，微表情研究能为传播领域，尤其是人际传播研究提供了更多翔实的案例和新的角度，笔者认为相比之下，微表情对于情绪的解读更加地仔细、准确、专业，对身体语言的研究也更加全面、深入。
课题研究论文：浅析“微表情”在高校思想政治工作中的效用
68354 政治其它论文浅析“微表情”在高校思想政治工作中的效用微表情是一种持续时间仅为1/25秒至1/5秒的非常快速的表情，表达了人试图压抑与隐藏的真正情感。
对“微表情”的研究国外较早，我国则起步较晚。
高校思想政治工作，面对的主体是当代80后、90后的大学生群体，他们思维更加活跃，个性更加凸显，在学习和生活中面临着诸多问题，需要高校思想政治工作者有效地帮助和引导他们解决。
其中，对大学生“微表情”的研究和重视成为做好思想政治工作的关键所在，这是一种新的研究视角。
一、重视“微表情”是高校思想政治工作的新思路随着我国经济的迅速发展，国内外形势的复杂多变，作为刚刚从中学走进大学的大学生，思想更加的多元化、复杂化和多变化，与之相对应的是当前高校在应对新兴特征群体时面临的诸多问题。
思想政治工作是高校开展各种工作的基础，是高校工作中重中之重，但在不同的时代背景下，高校思想政治工作的重视区域是有差异的。
就目前来看，部分高校在实际工作中并未真正做到“以人为本”，虽然思想政治教育者做了大量深入细致的工作，认真组织和开展了教育活动，却无法取得应有的教育效果，其中一个重要原因就在于没有做到“以人为本”。
思想政治教育对象是由不同的个体组成，他们的思维方式、价值观念、文化层次、兴趣爱好都不尽相同，如果不关注每一个教育对象的内在发展诉求，就不能立足于他们的个性特点和成长规律来选择适宜的教育内容和教育方法。
所以在高校思想政治工作中，我们应该选择适宜的教育内容和方法对教育对象进行思想政治教育，其中对教育对象“微表情”的重视和研究，为我们实现“以人为本”的教学理念提供了新的视野。
重视“微表情”是因为它在当前形势下为解决高校在思想政治工作中遇到的问题提供了一种新的路径。
为了能够培养出适应社会主义市场经济和能够满足职业需求所需的扎实技能的大学生毕业生，在实际工作中不可忽视的就是心理因素，作为一种外在的能够完美体现心理波动被人清楚认知的行为特征，“微表情”研究有其优越性。
研究报告微表情研究论文
2.3其他微动作的含义
还有一些其他的微动作也可以透露出人的心理。例如人在惭愧时会用手指扶额，嘴唇也会抿起来。如果这个人在撒谎或者在掩盖真相的时候他会摸鼻子，而且其他部位的运动方向和眼神的方向不一致。美国前总统克林顿一度深陷桃色丑闻，当有媒体询问他有没有与某位女士有不正当关系时，克林顿说并没有与那位女性发生不正当关系，但是很多人注意到克林顿在说这句话的时候眼神虽然看着镜头，但是他的手指向的却是旁边，而且他的面部肌肉都集中在了嘴部，整个面部表情都显得十分不自然，所以人们断定克林顿在说谎。实时证明克林顿真的与那位女士有不正当关系。
美国心理学家John Gottman通过对情侣录像来分析两人间的互动。通过研究这些微动作，Gottman可以预言哪些情侣会继续恋情，而哪些将会分手。
3.3测量表情研究
和父母或孩子说话时，大家都知道皱眉表示伤心或不满。但皱眉是后天习得的行为么？学者
微表情Paul Ekman也在思考同样的问题。为了得到答案，Ekman决定走访世界各地，研究各种文化背景下的人。通过研究国外城市、偏远岛屿和与世隔绝的丛林的人。
近五年来关于表情语的文献综述
高等教育26学法教法研究课程教育研究[2]陈卫等.航空发动机监控技术[M].北京：国防工业出版社，2011[3]邓明，金业壮.航空发动机故障诊断[M].北京：北京航空航天大学出版社，2012[4]王璟，王清华，王春华.案例教学法在军事院校大学化学课程教学中的应用[J].高等教育研究学报 2013，（36）：94-96作者简介：王秀霞（1969—），女，硕士，副教授，研究方向：航空机械工程。
所谓面部表情，是指通过眼部、口部等脸部肌肉的变化来表现人的各种情绪状态，这是一种非言语交际方式。
每个人都可以通过各种形式来表达多样情绪，除了直观的话语和肢体表达外，面部表情无疑也是情绪展现的有力手段。
黑格尔在《美学》中说：“不但是身体的形状、面容、姿态和姿势，就是行动和事迹，语言和声音以及它们在不同生活情况中的千变万化，全部要由艺术化成眼睛，人们从这眼睛里就可以认识到内在的无限的自由的心灵。
”眉语是通过眉毛横、挑、竖等的变化来传达语言。
微笑语，顾名思义就是通过不出声的微笑来表达感情。
现在学界对于表情语的单独研究是比较少的，多是与体态语一起进行研究。
对于表情语，我国学者现在主要集中在以下三个方面的研究。
第一，在课堂教学中的作用，近五年，在知网上能查阅到的关于此类的文献大概有50篇，多以期刊和硕士论文为主，也不乏会议论文，比如刘华所写的《浅谈语文教师的语言素养》。
其中2013年有30篇，2015年占到3篇，机构多分布于师范类大学，如上海师范大学，华中师范大学等。
这是学者所研究的一个重点领域，这里所说的课堂，既包括小学、初中、高中等不同阶段，又包括对外汉语、英语等科目。
表情语作为一种无声的语言，相较于其他体态语，更加容易被学生所感知，所以表情语在课堂上是极为重要的，特别是英语，对外汉语这种所学科目与学生母语不同的情况。
表情语中的微笑语可以营造轻松的课堂氛围，塑造老师的亲切和蔼形象，另外可以促进学生的发散性思维。
眉目语可加强学生与老师之间的互动，一个鼓励的眼神就可以增强学生的自信心。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
有关微表情研究缺陷的文献综述
摘要：本文通过对微表情以及微情绪识别，表达等方面研究成果的介绍，以此来了解微情绪研究现状，并对微表情研究中的不足以及研究方向及应用进行阐述。
关键词：微表情微表情识别微表情表达
一，微表情的相关概念
微表情是一种持续时间仅为1/25秒至1/5秒的非常快速的表情, 表达了人试图压抑与隐藏的真正情感。
微表情与普通表情有所不同, 它是一种非常快速的表情, 持续时间仅为1/25秒至1/5秒因此, 大多数人往往难以觉察到它的存在。
Haggard和Isaacs 在1966年率先发现微表情, 因一个偶然的机会, 在1969年Ekman和Friesen 也独立地发现了微表情。
他俩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。
起初并未从这段视频中发现该患者有任何异常表现: 该患者显得很乐观, 笑得很多, 表面上没有表现出任何企图自杀的迹象。
但当对该录像进行慢速播放并逐帧进行检查时, 他们发现: 在回答医生提出的关于未来计划的问题时, 该患者出现了一个强烈的痛苦的表情。
在整段视频中, 这个表情只占据了两帧的画面, 持续时间仅为1/12秒。
Ekman和Friesen称之为微表情。
二，微表情的相关研究
根据目前公开发表的资料, 微表情研究可总结为早期的微表情识别研究、微表情识别的应用研究、微表情表达的研究三部分。
微表情识别：Elman和Friesen 研制了短暂表情识别测验，Ekman和Sullivan 利用该测验研究了微表情识别能力和谎言识别准确性的关系, 结果表明, 被试在BART测验中的得分与他们在谎言识别测验中的成绩呈显著正相关。
但是, 以快速呈现表情图片的方式来测量微表情识别能力的方法缺乏生态学效度。
在这种测验中, “微表情”是孤立出现的; 但在现实中, 微表情的出现前后却伴随着其他表情。
另外, 快速呈现表情图像还存在图像后效问题, 而这将延长被试对刺激的知觉加工时间。
因此, Ekman 研制了一个新的微表情识别能力测验, 即“日本人与高加索人短暂表情识别测验”
微表情识别工具：2002年, 微表情识别领域取得了重大进展, Ekman研制出第一个微表情训练工具(Micro Expression Training Tool, METT)。
该工具包含前测、训练、练习、复习与后测(posttest)5个部分。
其前测程序测量未受训练情况下人的微表情识别能力。
其训练、练习与复习三个部分构成METT的训练程序: 在训练部分, Ekman用视频方式讲授识别微表情的要点; 在练习部分, 被试练习使用在训练部分学习到的技巧对微表情进行识别; 在复习部分, 被试进一步巩固学习到的技巧。
后测程序使用了与前测不同的数据集, 以测量被试接受训练后的微表情识别能力。
前测成绩和后测成绩的差异, 反映了被试微表情识别能力的变化。
Russell, Elvina和Mary 率先在临床领域进行了与微表情识别有关的研究, 考察了METT 训练程序对精神分裂症患者情绪识别能力与微表情识别能力的影响。
Russell, Green, Simpson 和Coltheart 对上述研究进一步扩展和深化, 利用眼动技术探讨了METT训练之所以能提高精神分裂症患者情绪识别能力的原因。
除了研究精神分裂症, 研究者还将微表情识别拓展到不同领域的研究。
在谎言识别研究领域, 在探究谎言识别时哪些线索是可利用的有效线索这个问题时, 该研究结果提示, 判别情绪性谎言时, 弱表情可能是比微表情更有效的线索；在国家安全领域, 研究METT训练适用于不同职业人群的有效程度, 以及METT训练效果的迁移问题时。
他们发现, 从事安全工作的专业人士和普通民众在微表情识别能力上没有差别, 在微表情识别能力上也不存在性别差异; 该研究首次探索了METT训练的迁移作用, 表明METT训练程序确实提高了人识别微表情的能力, 有助于推进微表情识别的实际应用。
微表情表达：Porter和ten Brinke 率先公开发表了他们对微表情表达进行实证研究的报告。
他们让被试观看选自国际情感图片库的图片, 并要求被试作出真实或者虚假的表情, 同时记录被试的面部表情。
结果发现, 所有的被试均出现了暴露真实感情的面部表情线索, 但大多数表情线索的持续时间都长于1秒, 比目前定义的微表情的持续时间(1/25~1/5s)更长。
结果还发现, 只有21.95%的被试出现了符合定义的微表情, 这些微表情在被试出现的全部表情中仅占2%, 而且很多微表情是在要求被试真实地表达自身情感时出现的。
因此, Porter和ten Brinke 对基于微表情进行谎言识别的有效性提出了质疑。
Ekman 对自身研究进行了总结, 报告的结果与Porter和ten Brinke 的结果截然不同: 在Ekman的实验中, 有一半被试都出现了微表情。
术语的操作定义、实验范式、撒谎动机、撒谎时长、情绪唤醒程度等因素都可能是导致上述研究结果不一致的重要原因。
国内研究则相对集中于侦查，审讯以及司法等应用领域。
通过对与人的面部微表情进行识别分析，判断出个体的心理活动，从而为案件的侦破提供线索。
三，不足
1，在微表情识别上，微表情识别工具跨文化的有效性以及微表情识别能力测验在应用于实践时的有效性仍然最需明确的问题；未能系统地探究微表情的识别过程或者具有不同特性的微表情对观察者的影响等问题。
2，在微表情表达上，微表情是否只在撒谎时出现？撒谎动机水平、撒谎时间长短、情绪唤醒程度与微表情表达的关系是怎样的？微表情的表达是否完全是无意识的？人是否能意识到自身出现了微表情？不同人群的微表情表达是否存在不同？更重要的是, 罪犯的微表情表达是否与普通人的微表情表达有所不同？
3，微表情的心理和神经机制是微表情研究中有待解决的问题。
四，研究方向及应用
基于微表情的自动谎言识别系统在研究、临床、国家安全、法律等领域都具有重大的应用价值。
另外微表情识别工具跨文化的有效性也加对国家的安全产生重要的影响。
随着微表情研究的不断发展, 我们对微表情性质、识别和表达会有更加深入的了解, 从而为研发基于微表情的自动谎言识别系统提供基础。
参考文献
1，微表情研究及应用心理科学进展2010、09
2，微表情研究的进展与展望中国科学基金2013、02
3，面部微表情在审讯中的应用江苏警官学院学报2011、01。