情绪面部表情的组内优势效应及其理论

情绪面部表情的组内优势效应及其理论
情绪面部表情的组内优势效应及其理论

#综述#情绪面部表情的组内优势效应及其理论

刘红艳张积家

=摘要>情绪面部表情的沟通对人的社会交际有重要意义。/神经文化理论0认为,人的面部表情

是天生的,普遍的,所以,不同文化的人们能识别和理解对方的情绪;面部表情的文化差异由表现规则和

解码规则造成。新近的研究则发现,情绪的面部表情存在着/组内优势效应0,这种效应可以很好地被

/方言理论0所解释。

=关键词>情绪面部表情;组内优势效应;方言理论

中图分类号:B84文献标识码:A文章编号:1009-6574(2008)01-0070-04

情绪无时无刻不在影响着我们的生活。它不仅影响人们的身心健康,也影响人们相互之间的交往。情绪会通过人的面部表情流露出来。根据交际场合和交际目的,恰当地表达情绪,是个体社会适应的重要方面。通过观察他人的面部表情,还可以推测他人的情绪。学会识别他人的情绪,是社会交际成功的一个必要条件。因此,面部表情研究是心理学研究的经典课题,也是争议颇多的课题。

早在1830年,达尔文在周游世界时就发现,虽然他不懂得当地人的语言,但却可以毫无困难地理解当地人的面部表情。因此,他在5人类和动物的表情6一书中提出,人的面部表情是天生的、普遍的。达尔文的这种观点得到了很多的研究支持,但同时也有人提出面部表情主要受文化和教化影响,不同文化的人面部表情的表达模式不同。一个多世纪以来,人们围绕着情绪的表达和识别是受先天遗传影响还是受后天文化和环境影响争论不休[1-4]。但是,从20世纪70年代开始,虽然还存在着争议,但绝大部分研究者似乎都默认了情绪理解和识别是天生的观点。其中,有代表性的理论是Ekman等人提出的神经文化理论。新近的研究发现,情绪的理解和情绪识别中存在着/组内优势效应0[2-3]。对于这种效应,有的研究者提出了/方言理论0来加以解释[5]。

1情绪面部表情的神经文化理论(Neuro cultural theory)

达尔文认为,面部表情是天生的。无论是人,还是动物,都以同样的模式表达和识别情绪。这种观点符合常识。如果不同的文化有不同的表情系统,那么,中国人将看不懂美国的电影。在经济走向全球

基金项目:国家重点基础研究发展计划/9730课题(2005C B522802)、广东省自然科学基金团队项目(06200524)、广东省普通高校人文社会科学重点研究项目(06JDXM XLX01)资助。

作者单位:510631广州华南师范大学心理应用研究中心心理学系通讯作者:张积家Email:Zhangjj@https://www.360docs.net/doc/2e1554634.html, 化的今天,如果人们不能识别其他文化团体的人们的面部表情,后果将不能想像。这种观点得到了许多实验证据的支持。

观察表明,婴儿生来就具有表达和识别不同面部表情的能力。许多研究者发现,刚出生的婴儿具有和成人一样的面部肌肉运动系统。3个月大的婴儿就能对抚养者的冷漠表情表现出忧伤情绪,表明婴儿对人的面部表情非常敏感。出生后4个月左右的婴儿,就能对高兴表情和中性表情的照片、惊讶表情和高兴表情的照片表示出不同的视觉注视时间。这些面部表情是随着婴儿的生理成熟而逐渐显现的[6]。20世纪60年代末,Ekman和Izard采取同样的方法:让不同文化的被试选择适合白种人面部表情照片的词,虽然采用了不同系列的情绪词,但研究结果一致:西方和非西方文化的人们都能识别高兴、愤怒、害怕、悲伤、讨厌和惊奇六种面部表情。由此,他们认为,表情识别具有普遍的模式,受进化和生物因素影响,表情识别不是后天习得的[1,7]。

为了排除不同文化可能受共享的媒体材料的影响,Ekman到新几内亚高原调查住在这里的土著人。这里的人们没有机会接触西方文化,几乎没有见过杂志,相片和电视。Ekman给这里的人们讲了一个故事,然后让他们选择一张最适合这个故事的表情的图片。结果发现,不论男女老少,他们的判断和西方人高度一致。唯一例外的是他们不能区分害怕和惊奇。在另一个任务中,Ekman让这些新几内亚人表达出适合所讲故事的表情。结果发现,这些表情和西方人的表情没有差异。而且,这些土著人的表情也能准确地被西方人辨别[8]。

Ekman在此基础上提出了神经文化理论。神经文化理论认为,表情主要受先天因素影响,面部表情的沟通受普遍的面部情感系统(facial affect pr o-g ram)控制。在这个系统里,一个人体验到的情绪和他表现出来面部表情是一致的。所有文化中的人面

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部情感系统是一致的。神经文化理论认为,不同文化之间情绪的面部表情可能存在着差异,这种差异是由于/表现规则0(display rules)和/解码规则(de-coding rules)0造成的。他们认为,在非社会情景中,每个人都以同样的方式表达情绪,以同样的模式识别情绪。但在社会情景中,人们可能有意识地使用社交/管理技巧0(m anagement techniques)即/表现规则0来控制或掩饰自己情绪面部表情。不同的文化有不同的表现规则,这些规则会加强、减弱、中性化或掩饰情绪表现[1]。Matsumo to进一步认为,所有文化的人们都以同样的方式识别情绪,但是,不同的文化有不同的/解码规则0,这些解码规则决定人们是否承认理解这些情绪[9]。这个理论认为,不同文化的人们识别情绪的模式和能力都一样,但是,有些文化可能存在着一些潜在规则。例如,在中国文化中,女子大笑是不合伦理规范的,虽然人们认识这些情绪,但可能会潜意识地否认识别这个面部表情。一句话,神经文化理论认为,情绪的沟通模式是普遍的、天生的,情绪面部表情沟通中存在着普遍的面部情感系统。不同文化的人们情绪沟通的差异是由于不同文化的表现规则和解码规则造成的。

2面部情绪识别中的组内优势效应(group advantage effect)

和神经文化理论主张的情绪沟通模式是普遍的、天生的看法不同,新近很多研究发现,情绪的面部表情识别中存在着组内优势效应。所谓的组内优势效应,是指当情绪由自己文化群体中的成员表达时,就更容易被识别。换言之,人们识别自己文化中的人们的情绪面部表情比识别其他文化中的人们的情绪面部表情更为准确。

其实,这种组内优势效应在以往的研究数据中就已经存在,只是由于研究者对情绪的普遍性感兴趣,在分析数据时忽略了这种现象。例如,Izard在1971年就发现,美国人识别美国人情绪面部表情照片时,正确率为83%;欧洲人识别美国人面部表情的照片时,正确率为75%~83%;日本人识别美国人的面部表情照片时,正确率为65%;非洲人识别美国人的面部表情照片时,正确率为50%。这表明,对同一文化团体成员情绪面部表情的识别准确率最高。文化越相近,识别的正确率就越高[7]。

Effenbein等[3]使用元分析技术分析了97个情绪识别研究的结果,其中包括Ekm an和Izard的经典研究,一共有182个不同的样本,包括22000个被试。元分析的结果一方面证实了情绪面部表情的识别具有普遍性的理论,即人们能够准确识别来自不同团体的情绪表情,同时还发现在情绪面部表情识别方面具有组内优势效应,被试识别同一文化群体成员的面部表情比识别其他文化群体成员的面部表情准确性更高。元分析还发现,文化团体之间地理位置越接近,团体之间联系越密切,组内优势的效应量就越小。

M arsh等[10]在2003年的实验里,进一步证实了情绪面部表情的组内优势效应。他们严格控制了实验材料和程序,确保刺激材料只在情绪面部表情和中性面部表情这个维度上有变化,平衡面部的物理特征,妆饰和其他的无关变量。实验从JACFEE(日本人和高加索人情绪面部表情系统)和JACNeuF (日本人和高加索人中性面部表情系统)中挑选了9个日本人(出生后一直定居日本)和9个日本美籍人(出生于日本,后移民到美国)的照片,选择每个人的一张情绪照片(表情或为愤怒,或为厌恶、害怕、悲伤、惊奇,未选择高兴,因为JACFEE系统中没有日本人高兴情绪的照片)和一张中性照片,共36张照片。把材料分成两个系列,每一系列都包括9张中性照片和9张情绪照片。这些照片在国籍上作了平衡。实验前让被试者熟悉这些照片。被试为本族的美国人或加拿大人。接着,给被试随机呈现18张照片,让被试评价这些照片的6个人格特性:效率,独立,无知,开放,喜爱和粗鲁。然后,告诉被试者实验材料中有9个日本人和9个日本美籍人。让每一被试判断18张照片中人物的国籍。结果发现,被试判断情绪面部表情照片的国籍的准确率比判断中性面部表情照片的国籍的准确率显著高。研究者认为,这种差异是由于情绪面部表情的文化差异造成。情绪面部表情照片中存在着文化变量。由于不同的文化中存在一些细微的面部情绪表达模式,这些细微的差异只有处于文化团体内部的成员才能觉察[10]。

许多研究者考察了产生面部情绪识别中组内优势效应的原因。Mandal等[11]人发现,人的右脸的表情受大脑左半球的认知控制更多,因此受社会沟通影响而有意调整的机会更大。相反,人的左脸的表情是更自动化的,受个人特质和深层文化的影响更大。左脸表情比右脸表情的运动强度更大,更加自动化和个性化。Matsumo to[12]认为,情绪表达者面部表情的信号特征的差异(如肌肉运动和强度水平)会导致情绪表情识别中的组内优势效应。Elfenbein 等[13]人使用左脸和右脸的复合情绪表情,考察左、右脸的表情差异是否会导致组内优势效应。他们让来自美国、印度和日本的被试判断来自三个文化团体的情绪面部表情。结果发现,对左脸表情的识别具有更大的组内优势效应。也就是说,非同一文化团体的成员在识别左脸的面部表情时准确性更低。不同文

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化团体的人在识别右脸表情时,一致性更高。这说明,左脸表情比右脸表情承载了更多的文化信息。

上述研究结果表明,情绪表达和表情识别中的确存在着组内优势效应。人们识别自己文化团体成员的面部表情时比识别其他文化团体成员的面部表情时准确性更高。左脸表情的组内优势效应比右脸更为显著。这种组内优势效应表明,情绪面部表情存在着一些细微的文化变量。这些细微的文化变量使团体内的成员更容易识别,而团体外的成员就不容易觉察。正如在言语交际中那样,语言的口音虽然不妨碍不同地区人们之间的整体沟通,但来自同一地区的人能更确切地理解和沟通。因此,面部表情的组内优势效应有时也被称之为情绪表达和理解的/口音0效应。

对于这种组内优势效应有很多解释。有人认为,情绪面部表情的组内优势效应是由民族偏见造成的。被试者在判断团体内成员的情绪面部表情时,会比判断团体外成员的情绪面部表情投入了更多的注意资源[14-15]。H ess,Senecal和Korouac发现,面部表明判断的差异主要来自主试是否告诉被试者情绪表情是自己文化团体的还是其他文化团体的[16]。但是,也有研究表明,被试者在判断不知道刺激是否是来自自己文化团体成员的面部表情时,也存在着组内优势效应。很明显,这种解释并不能给人们一个满意的答复。也有人用翻译的困难来解释。他们认为,被试者用来判断刺激的情绪词和实验者用来告知被试者的情绪词的内涵不匹配,团体外成员或许对情绪词有不同的理解,这会影响团体外成员对表情判断的准确率[17]。当然,不能排除这是影响组内优势效应的一个因素。但是,也有研究发现,即使在说同一种语言但文化有差异的团体中,也存在着面部表情识别的组内优势效应。神经文化理论认为,组内优势效应是由于/表现规则0和/解码规则0造成的[5]。但是,在非社交场景即在实验室中,也存在着组内优势效应。

可见,上述的解释不能很好地说明组内优势效应。有研究者认为,有必要提出一个新理论来说明组内优势现象。Elfenbein和Am bady在前人的实证和理论研究基础上,提出了面部表情的/方言理论0[5]。

3方言理论(dialect theor y)

Elfenbein和Ambady认为,以往的理论都不能解释组内优势效应。他们认为,情绪表达和识别中存在着某些普遍的维度,人们可以识别不同文化团体的面部表情,因此,存在着一个核心的/普遍情感系统(universal affect progr am)0。但是,这个系统并不同于神经文化理论中的/面部情感系统0。他们认为,每一文化团体都有自己的/独特情感系统0(spe-cific affect progr am)。人们通过社会学习,习得了文化中的/独特情感系统0,不同文化群体的面部表情由于受/独特情感系统0的影响,在情绪面部表情表达和识别中存在一些微妙的差异。这些微妙的系统性的差异是无意识地流露出来的。在表达情绪时,人们并不能意识到自己的面部表情会同其他人的面部表情不一样。这种微妙的系统性差异并非像神经文化理论主张的那样,是由于有意识的管理技巧所造成的面部表情的差异引起的。

Elfenbein和Ambady认为,情绪面部表情的文化差异就像语言中的方言现象一样。面部表情系统就像一种语言系统,只要属于同一语言系统,基本沟通就应该不存在问题。不同的文化群体共享一个/普遍情感系统0,对于这个系统里的情绪模式,不同文化群体的成员都可以识别。但是,各个文化团体还拥有自己的/独特情感系统0,这个系统独立于/普遍情感系统0,独立地执行相应的功能。/独特情感系统0主要受教育、文化和环境等后天因素影响。例如,英语作为一种语言系统,包括美国英语,英国英语,加拿大英语和澳大利亚英语等。不同国家的英语就相当于一种方言。这些方言在语法和句法等方面有共同的/普遍系统0,但同时也受各自的历史传统和文化因素影响,各种方言有自己的/独特系统0,在口音、语法和词汇上都可能有一些系统性的微妙差异。虽然讲不同方言的人可以沟通,但讲同一方言的人能更确切地理解话语的内涵。这也正是许多作家喜欢用方言写作的原因。用方言讲话或写作能够更确切地表达内心的思想,能够更确切地表达某一民族或地域的文化的精髓。

4对方言理论的评论

4.1方言理论和神经文化理论的最重要的区别是:方言理论认为,情绪表达的文化差异有两个来源: (1)独特情绪系统;(2)表现规则。神经文化理论则仅从表现规则来解释。方言理论从两个方面来解释情绪表情识别的文化差异:(1)独特情绪系统;(2)解码规则。神经文化理论则只通过解码规则来解释。方言理论认为,存在一个独特情绪系统影响人的情绪的表达和识别。因此,方言理论不仅能解释情绪表达和情绪识别的普遍性效应,还能更好地解释情绪表达和情绪识别的组内优势效应,因而具有更大的解释力和更好的普适性。

4.2方言理论和神经文化理论的第二个区别是:方言理论认为,情绪表达和情绪识别存在着直接联系。既然如此,情绪表达和情绪识别的文化差异之间肯

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定也存在着某种联系。这种联系就是特殊情绪系统。特殊情绪系统可以独立于普遍情绪系统而影响情绪表达和情绪识别。神经文化理论则认为,情绪表达和情绪识别中的文化差异分别来自于两个独立系统:表现规则和解码规则,这个两个规则互相独立。情绪沟通的神经文化理论把情绪表达和情绪识别分开讨论,认为情绪表达的文化差异是由于/表现规则0造成,情绪识别的文化差异则是由于/解码规则0造成的。那么,组内优势效应到底是由/表现规则0造成,还是由/解码规则0造成的?神经文化理论无法解释。之所以如此,是因为要解释组内优势效应就必须把情绪的表达和情绪识别联系起来。这实际上是情绪研究中一直存在的一个问题。研究者们往往只关注情绪面部表情的识别,没有注意到情绪的理解和沟通是一个双向的过程。任何面部表情识别时的差异都不能摆脱情绪表达因素的影响。至少在提出理论模型时,应该考虑到情绪表达的因素。4.3/方言0理论和神经文化理论也有着密切联系。/方言0理论是对神经文化理论的修正。它汲取了神经文化理论的精华,摒弃其糟粕,形成了新的理论体系。/方言理论0对情绪面部表情沟通研究结果的解释也更加合理和全面,为深入理解情绪沟通的模式和机制提供了重要的线索。当然,/方言0理论也存在着某些不足。/方言0理论是在对新近一些研究结果解释的基础上提出的。所以,它对情绪沟通机制的假设还需要进一步的研究证据支持。它的内容还有待于进一步丰富,解释力也需要进一步增强。例如,在跨文化的背景中,情绪沟通的差异除了面部表情存在着组内优势效应外,其他方面(如面部肌肉运动、副语言、身体姿势和手势等)是否也存在着组内优势效应?还有,现在仍然不能排除组内优势效应是由于翻译困难造成的。因此,这一理论还有必要进一步发展和精细。

4.4/方言0理论为进一步开展跨文化和跨语言的情绪表达和情绪识别研究提供了理论依据。既然情绪表达和情绪识别具有/方言0性质,那么,揭示不同民族、不同地域的人们情绪表达和情绪识别的特点和机制就显得十分必要。中华民族是一个具有悠久历史和灿烂文化的民族,在情绪表达和情绪识别方面有不同于其他民族(特别是西方民族)的一些规则。在同自己的同胞和国际友人的情绪交流中,中国人的情绪表达和情绪识别有什么特点?是否具有组内优势效应?中国人是否有自己的独特情绪系统(比如,众所周知,中国人特别/爱面子0,中国人总是设法掩饰由于自己成功而产生的欣喜)?这些问题都十分令人感兴趣。对于这些问题的研究,不仅对情绪理论的发展有重要意义,对提高国人的交际水平也有重要的指导意义。我们期待着这类研究的出现。

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(收稿日期:2007-10-17)

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情绪面部表情的组内优势效应及其理论

#综述#情绪面部表情的组内优势效应及其理论 刘红艳张积家 =摘要>情绪面部表情的沟通对人的社会交际有重要意义。/神经文化理论0认为,人的面部表情 是天生的,普遍的,所以,不同文化的人们能识别和理解对方的情绪;面部表情的文化差异由表现规则和 解码规则造成。新近的研究则发现,情绪的面部表情存在着/组内优势效应0,这种效应可以很好地被 /方言理论0所解释。 =关键词>情绪面部表情;组内优势效应;方言理论 中图分类号:B84文献标识码:A文章编号:1009-6574(2008)01-0070-04 情绪无时无刻不在影响着我们的生活。它不仅影响人们的身心健康,也影响人们相互之间的交往。情绪会通过人的面部表情流露出来。根据交际场合和交际目的,恰当地表达情绪,是个体社会适应的重要方面。通过观察他人的面部表情,还可以推测他人的情绪。学会识别他人的情绪,是社会交际成功的一个必要条件。因此,面部表情研究是心理学研究的经典课题,也是争议颇多的课题。 早在1830年,达尔文在周游世界时就发现,虽然他不懂得当地人的语言,但却可以毫无困难地理解当地人的面部表情。因此,他在5人类和动物的表情6一书中提出,人的面部表情是天生的、普遍的。达尔文的这种观点得到了很多的研究支持,但同时也有人提出面部表情主要受文化和教化影响,不同文化的人面部表情的表达模式不同。一个多世纪以来,人们围绕着情绪的表达和识别是受先天遗传影响还是受后天文化和环境影响争论不休[1-4]。但是,从20世纪70年代开始,虽然还存在着争议,但绝大部分研究者似乎都默认了情绪理解和识别是天生的观点。其中,有代表性的理论是Ekman等人提出的神经文化理论。新近的研究发现,情绪的理解和情绪识别中存在着/组内优势效应0[2-3]。对于这种效应,有的研究者提出了/方言理论0来加以解释[5]。 1情绪面部表情的神经文化理论(Neuro cultural theory) 达尔文认为,面部表情是天生的。无论是人,还是动物,都以同样的模式表达和识别情绪。这种观点符合常识。如果不同的文化有不同的表情系统,那么,中国人将看不懂美国的电影。在经济走向全球 基金项目:国家重点基础研究发展计划/9730课题(2005C B522802)、广东省自然科学基金团队项目(06200524)、广东省普通高校人文社会科学重点研究项目(06JDXM XLX01)资助。 作者单位:510631广州华南师范大学心理应用研究中心心理学系通讯作者:张积家Email:Zhangjj@https://www.360docs.net/doc/2e1554634.html, 化的今天,如果人们不能识别其他文化团体的人们的面部表情,后果将不能想像。这种观点得到了许多实验证据的支持。 观察表明,婴儿生来就具有表达和识别不同面部表情的能力。许多研究者发现,刚出生的婴儿具有和成人一样的面部肌肉运动系统。3个月大的婴儿就能对抚养者的冷漠表情表现出忧伤情绪,表明婴儿对人的面部表情非常敏感。出生后4个月左右的婴儿,就能对高兴表情和中性表情的照片、惊讶表情和高兴表情的照片表示出不同的视觉注视时间。这些面部表情是随着婴儿的生理成熟而逐渐显现的[6]。20世纪60年代末,Ekman和Izard采取同样的方法:让不同文化的被试选择适合白种人面部表情照片的词,虽然采用了不同系列的情绪词,但研究结果一致:西方和非西方文化的人们都能识别高兴、愤怒、害怕、悲伤、讨厌和惊奇六种面部表情。由此,他们认为,表情识别具有普遍的模式,受进化和生物因素影响,表情识别不是后天习得的[1,7]。 为了排除不同文化可能受共享的媒体材料的影响,Ekman到新几内亚高原调查住在这里的土著人。这里的人们没有机会接触西方文化,几乎没有见过杂志,相片和电视。Ekman给这里的人们讲了一个故事,然后让他们选择一张最适合这个故事的表情的图片。结果发现,不论男女老少,他们的判断和西方人高度一致。唯一例外的是他们不能区分害怕和惊奇。在另一个任务中,Ekman让这些新几内亚人表达出适合所讲故事的表情。结果发现,这些表情和西方人的表情没有差异。而且,这些土著人的表情也能准确地被西方人辨别[8]。 Ekman在此基础上提出了神经文化理论。神经文化理论认为,表情主要受先天因素影响,面部表情的沟通受普遍的面部情感系统(facial affect pr o-g ram)控制。在这个系统里,一个人体验到的情绪和他表现出来面部表情是一致的。所有文化中的人面 # 70 #

不同情绪面部表情的特征

不同情绪面部表情的特征 了解在不同情绪下人物面部表情的特征,对描绘动画人物的表情很有帮助,本教程将说明人的脸上不同部位是如何协调运动来传达不同情绪。一旦你掌握了各种面部表情的特征, 就可以随心所欲画出自己所想到的任何表情。 F面我们借助示例图来说明(图在上,文字描述在下) 首先,我们开始学习悲哀”表情的画法, 这是一种相当普通的情绪。本图是一个典型的 动画人物的脸,但是注意一下已产生的变化。在这种情况下,人物情绪的最明显特征是眉 毛。请注意眉毛内部的顶端是如何向上弯曲的。同时她的下眼框略微向上弯曲,而上眼皮呈 更明显的圆形曲线。弯曲下眼框能表现压迫,悲伤或忿怒的情绪状向我们说 明人物处于悲伤中 含蓄的悲哀 看看这幅图:他的悲哀就要含蓄些了。人物看起来很沮丧,但没有上图中那么忧伤。他 的眼睛比较小(也许因为是男的吧),嘴也比较大并且向下弯曲得也不是很明显。眉毛的角度 悲哀 ;而在这情况下,眉毛的形 以及呈拱形的下眼框仍然会让你觉得他正在为某事心烦(大男人不好做,再辛苦也不说…)O

介于悲、愤之间 这一张图里的人物表情介于悲、 愤之间。眉毛明显地弯下来, 嘴巴看起来像在喊叫,两 者都表明他处于疯狂状态, 不过他的眼珠还是画得非常大。 这使他看起来像是在生气, 或受 到了伤害或者在为谁谁谁心烦意乱。 这家伙明显是在斥责谁,即使他并没有大喊大叫。 现在你可以画出正在生闷气的人物了。 在本图中,眉毛贴着眼睛并且眉角画得很尖 (我也在眉间画些皱纹),嘴角也明显地向下弯。 双眼睛很窄,而且眼珠非常小, 这会让他的神情看起来更生气 有些困惑、不满 这幅的表情不确定,他既有些困惑又像是心里又对谁不快。 心里又乱又疑。为了增强表情,也可以把嘴的中间稍微留些空白斥责 (这种表情感觉比较蛮阴鸷)。 高低交错的眉角让人觉得他

面部表情识别实验报告分析

面部表情识别实验 实验报告 小组成员: 面部表情识别实验 西南大学重庆 400715

摘要:情绪认知是一种复杂的过程,它包含观察、分析、判断、推理等,是借助于许多线索,特别是借助面部那些活动性更大的肌肉群的运动而实现的。所以,情绪认知的准确度受多种因素的影响。 当我们与他人相互交往的时候,不管是不是面对面。我们都正在不断的表达着情绪,同时又正在观察,解释着的对方做出的表情,在人际交往过程中,情绪的表达和认知是十分的迅速和及时,那么人是借助于哪些表情来认知他人的情绪的呢?情绪识别实际上并不是针对表情本身的,而是针对这它背后的意义。例如:皱眉可能是一种情绪的表现,我们见到这种面部表情就试图解释潜在于它背后的情绪。尖锐,短促,声音嘶哑可能是一种情绪表现,我们听到这种语言表情就试图解释潜在于它背后的情绪捶胸,顿足可能是一种情绪的表现,我们见到这种动作表情就是试图解释潜在于它背后的情绪。对于这个复杂的问题,心理学家曾经做过许多的研究。 面部表情认知的研究可分为两个步骤:第一步是面部表情刺激物的制作或选择,这可以用专门拍摄(录像)或图示来描画,也可以用完全装扮出的活生生的表情或自发的表情等。第二步时对表情进行识别评定。也可以用多种方法,如自由评定法,即让被试自由地对表情给出情绪词汇;或限制评定法,即向被试提供各种提供各种情绪词汇或情绪情境,要求被试只能根据所提供的情绪词汇或者情绪情境进行分类或者匹配等;或参照自由评定法,即向被试提供参考线索(如情境,人格特征等),让其说出所表达的情绪的词汇等。 关键词:情绪表情认知线索

1 前言 传统心理学把情绪列为心理现象的三大方面之一。情绪也是心理学理论体系中一个不可缺少的研究环节。情绪(emotion)是体验,又是反应;是冲动,又是行为;它是有机体的一种复合状态。情绪的表现有和缓的和激动的,细微的和强烈的,轻松的和紧张的等诸多形式,广泛地同其他心理过程相联系。自古以来,科学家们十分注意探讨情绪之奥妙,但与情绪的重要性不相适应的是,长期以来情绪研究一直是心理学尤其是实验心理学研究中的一个薄弱环节。造成这一现象的最主要原因是情绪所特有的复杂性以及由此衍生出来的情绪研究方法学上的困难。我国心理学家孟昭兰(1987)将理论认为面部表情是传递具体信息的外显行为面部表情是提供人们在感情上互相了解的鲜明标记。情绪过程既包括情绪体验,也包括情绪表现,而表情既是情绪的外部表现,也是情绪体验的发生机制;既是最敏锐的情绪发生器,也是最有效的情绪显示器。这就从机制上说明了以面部肌肉运动模式作为情绪标志的根据。 面部表情(facial expression_r)的发生是有其客观的物质基础的:表情按面部不同部位的肌肉运动而模式化,面部反应模式携带着心理学的意义,那就是或快乐、或悲伤等具体情绪。但是,对表情进行测量的原则在于:所要测量的是面孔各部位的肌肉运动本身,而不是面部所给予观察者的情绪信息。该实验将14名被试分为两组进行表情认知的实验,实验目的在于通过实验了解面部表情认知的基本

微表情心理学---惊讶情绪的表情与特征

惊讶情绪都是很短暂的,一瞬即逝。持续的时间不会很长,除非令人惊讶的事情接踵而来,否则出现惊讶的表情后,马上就会恢复原来的表情或者出现其他表情,而不会一直持续在惊讶的表情上。 有两种情况可以诱发惊讶: 1.对事情的发生未能预见; 2.对事情的状况预测失误。 其实总结起来,就是一个---意料之外的事情,引发惊讶情绪。但是这两种情况,可以单独分开来说说。

Ekman举过一个很经典的例子。 先来看看「未能预见」的例子: 一位BOSS的妻子,平时是不会来到自己的办公室的,突然今天中午来到他的办公室了,这件事对这位BOSS来说,是「未能预见」的事情,而引发的惊讶。 再看看「预测失误」的例子: 这位BOSS的办公室,每天来送外卖的都是一个胖胖的小伙子,这天来的却是一个中年妇女,虽然也是例行的送外卖,而且是同一家店,平时的小伙子不见了,今天来的却是中年妇女,这事情对这BOSS来说,是「预测失误」的事情。 而且,不管是视觉、听觉、嗅觉、味觉还是触觉,只要是意料之外的事情,都能引发惊讶。 那有没有不会引发惊讶的时候?当然有了。

就以上面的例子来说一下。如果妻子提前告诉这位BOSS说“今天中午我会到你办公室”,那么这位BOSS的妻子到了办公室的时候,BOSS就不会出现惊讶,因为,这是他意料之内的事情。 知道了引发惊讶的原因,再看看惊讶情绪与其他情绪的结合。 惊讶之后,可以变成惊喜(惊讶+开心),可以变成惊吓(惊讶+恐惧)等等。总的来说,惊讶是非常短暂的,出现后,马上会转变为下一个情绪状态。 惊讶表情的变化特征 惊讶的时候,面部会出现眉毛上扬、眼睛睁大、嘴巴张开、下巴下垂的特征。 眉毛上扬

在不同情绪下人物面部表情的特征

在不同情绪下人物面部表情的特征,对描绘动画人物的表情很有帮助,本教程将说明人的脸上不同部位是如何协调运动来传达不同情绪。一旦你掌握了各种面部表情的特征,就可以随心所欲画出自己所想到的任何表情。 下面我们借助示例图来说明(图在上,文字描述在下)。 悲哀 首先,我们开始学习“悲哀”表情的画法,这是一种相当普通的情绪。本图是一个典型的动画人物的脸,但是注意一下已产生的变化。在这种情况下,人物情绪的最明显特征是眉毛。请注意眉毛内部的顶端是如何向上弯曲的。同时她的下眼框略微向上弯曲,而上眼皮呈更明显的圆形曲线。弯曲下眼框能表现压迫,悲伤或忿怒的情绪;而在这情况下,眉毛的形状向我们说明人物处于悲伤中 含蓄的悲哀 看看这幅图:他的悲哀就要含蓄些了。人物看起来很沮丧,但没有上图中那么忧伤。他的眼睛比较小(也许因为是男的吧),嘴也比较大并且向下弯曲得也不是很明显。眉毛的角度以及呈拱形的下眼框仍然会让你觉得他正在为某事心烦(大男人不好做,再辛苦也不说...)。

介于悲、愤之间 这一张图里的人物表情介于悲、愤之间。眉毛明显地弯下来,嘴巴看起来像在喊叫,两者都表明他处于疯狂状态,不过他的眼珠还是画得非常大。这使他看起来像是在生气,或受到了伤害或者在为谁谁谁心烦意乱。 斥责 这家伙明显是在斥责谁,即使他并没有大喊大叫。现在你可以画出正在生闷气的人物了。在本图中,眉毛贴着眼睛并且眉角画得很尖(我也在眉间画些皱纹),嘴角也明显地向下弯。双眼睛很窄,而且眼珠非常小,这会让他的神情看起来更生气(这种表情感觉比较蛮阴鸷)。

有些困惑、不满 这幅的表情不确定,他既有些困惑又像是心里又对谁不快。高低交错的眉角让人觉得他心里又乱又疑。为了增强表情,也可以把嘴的中间稍微留些空白 性急或烦恼 漫画里的人物好像总爱闭着眼说话,其实会有多少人说话时真的那样?但无论如何,闭着眼睛的确可以表达多种情绪。这幅图里,人物表现得性急或烦恼,但是闭上眼睛的样子也能表达平静,快乐或自以为是的心情。双眼呈弧线向上弯曲,这也能表达极度悲哀和激动的心情。本图中,眉头画得向下些而且嘴是张着的。注意人物的左上唇有些翘起--不论你想表现哪种消极的情绪,不论是你是要画忿怒,不爽或急躁--这种嘴型都是适用的。

情绪的面部表情测量

情绪的面部表情测量: 情绪的生理指标测量。能提供关于有机体所处的特定的唤醒水平的信息。其中有较大关系的有:皮肤电反应、脑电波、生化指标、情绪生理反应的测定(主要为:心率、血压、血容量、肌电、脑电和皮肤电,另外还有:呼吸、体温、唾液分泌、瞳孔大小、胃肠活动等)、指标的综合使用(瞳孔反应、心率、血压、呼吸状况等,结果表明皮电、脉搏、呼吸综合的集合结果t为23.068,p>0.001)。 如:肌电图(EMG),用连接在面部的很小的电极来测量面部肌肉的收缩与放大情况,记录到的肌电图可以对可视和不可视自发和随意的面部表情的情绪诱发刺激做出反应时,肌电图可以区分出情感反应的愉快度和强度。 脑电波:在强烈的情绪状态下,人的脑电波活动与正常状态下不同,此时α波消失,脑电波振幅降低。在焦虑状态下枕叶的α波消失,脑电波振幅降低;在额叶区、运动区、颞叶区的脑电波振幅都较正常状态小。 面部表情的测量。表情是情绪的行为指标,与主观体验相比更为科学,其中最有特色的是面部表情。正确判断取决于面部表情者的年龄,也取决于观察者的年龄及训练。 情绪的主观体验测量 自我报告法:运用各种情绪评定量表和其他相关内容的问卷,由被试以等级量表或形容词表来表达自己的情绪体验。 形容词检表:先选出一系列描述情绪的形容词,如“舒适的”、“沉静的”等,再把这些形容词列为检表。测量时被试通过内省,从检表中选出符合自身当时状态的词汇用来确认自身的情绪体验。下面介绍两种常用的形容词检表: 1.心境形容词检表 心境(mood)是一种比较微弱的、持久具有渲染性的情绪,是个体行为的背景。心境有积极和消极之分,但都应该在合理范围内。如果持续高涨或持续低落,都是不正常的,严重的可能就是情绪性精神障碍。不同心境形容词检表测查的内容不同,有的测查一般心境,有的测查专门项目,如应激或焦虑等特定情绪。 主观性应激量表 心境术语分数 极好的00 良好的09 舒适的17 沉静的27 未受干扰的40 平静而冷淡的48 胆怯的57 不安的64 神经过敏的69 忧虑的74 不安全的76 被威吓的83 恐慌的88 嫉妒惊吓的91

不同情绪面部表情的特征

了解在不同情绪下人物面部表情的特征,对描绘动画人物的表情很有帮助,本教程将说明人的脸上不同部位是如何协调运动来传达不同情绪。一旦你掌握了各种面部表情的特征,就可以随心所欲画出自己所想到的任何表情。 下面我们借助示例图来说明(图在上,文字描述在下)。 悲哀 首先,我们开始学习“悲哀”表情的画法,这是一种相当普通的情绪。本图是一个典型的动画人物的脸,但是注意一下已产生的变化。在这种情况下,人物情绪的最明显特征是眉毛。请注意眉毛内部的顶端是如何向上弯曲的。同时她的下眼框略微向上弯曲,而上眼皮呈更明显的圆形曲线。弯曲下眼框能表现压迫,悲伤或忿怒的情绪;而在这情况下,眉毛的形状向我们说明人物处于悲伤中 含蓄的悲哀 看看这幅图:他的悲哀就要含蓄些了。人物看起来很沮丧,但没有上图中那么忧伤。他的眼睛比较小(也许因为是男的吧),嘴也比较大并且向下弯曲得也不是很明显。眉毛的角度以及呈拱形的下眼框仍然会让你觉得他正在为某事心烦(大男人不好做,再辛苦也不说...)。 介于悲、愤之间 这一张图里的人物表情介于悲、愤之间。眉毛明显地弯下来,嘴巴看起来像在喊叫,两者都表明他处于疯狂状态,不过他的眼珠还是画得非常大。这使他看起来像是在生气,或受到了伤害或者在为谁谁谁心烦意乱。

斥责 这家伙明显是在斥责谁,即使他并没有大喊大叫。现在你可以画出正在生闷气的人物了。在本图中,眉毛贴着眼睛并且眉角画得很尖(我也在眉间画些皱纹),嘴角也明显地向下弯。双眼睛很窄,而且眼珠非常小,这会让他的神情看起来更生气(这种表情感觉比较蛮阴鸷)。 有些困惑、不满 这幅的表情不确定,他既有些困惑又像是心里又对谁不快。高低交错的眉角让人觉得他心里又乱又疑。为了增强表情,也可以把嘴的中间稍微留些空白 性急或烦恼 漫画里的人物好像总爱闭着眼说话,其实会有多少人说话时真的那样?但无论如何,闭着眼睛的确可以表达多种情绪。这幅图里,人物表现得性急或烦恼,但是闭上眼睛的样子也能表达平静,快乐或自以为是的心情。双眼呈弧线向上弯曲,这也能表达极度悲哀和激动的心情。本图中,眉头画得向下些而且嘴是张着的。注意人物的左上唇有些翘起--不论你想表现哪种消极的情绪,不论是你是要画忿怒,不爽或急躁--这种嘴型都是适用的。

认识情绪教案

认识情绪教案 一、教学目标 1、让学生了解情绪的概念 2、让学生了解情绪的类型 3、让学生表现形式 4、让学生了解情绪对我们的身心健康、人际关系及学习的影响 二、授课年级 初二 三、教学过程 1、导入:观看哆啦A梦的表情图片 看完哆啦A梦图片,要求学生说出各个图片展现的是哆啦A梦具体表情。同时要求学生罗列出自己知道的有关心情的词语。从而引入今天上课的主题——认识情绪。 2、情绪的概念 情绪,是人各种的感觉、思想和行为的一种综合的心理和生理状态,是对外界刺激所产生的心理反应,以及附带的生理反应,如:喜、怒、哀、乐等。情绪是个人的主观体验和感受,常跟心情、气质、性格和性情有关。 3、人类四种基本情绪 现代心理学把情绪分为快乐、悲哀、愤怒和恐惧四种基本情绪。 (1)快乐是盼望的目的达到、紧张解除后随之而来的情绪体验。快乐的程度,取决于愿望满足的意外程度。目的无足轻重,只能引起些微的满足;目的极为重要,并且是意外地达到,则会引起极大的快乐。 (2)悲哀是失去所盼望的、所追求的东西或有价值的东西而引起的情绪体验。悲哀的强度依存于失去的事物的价值。 (3)愤怒是由于目的和愿望不能达到或顽固地、一再地受到妨碍,逐渐积累而成的。挫折如果是由于不合理的原因或被人恶意造成时,最容易产生愤怒。 (4)与愤怒导致攻击不同,恐惧是企图摆脱、逃避某种可怕的情景。恐惧往往是由于缺乏处理或缺乏摆脱可怕的情景(事物)的力量和能力造成的。恐惧比其他任何情绪更具有感染性。上述四种最基本的情绪在体验上是单纯的、不复杂的,在此基础上,可以派生出许多不同情绪的组合形式,也可以赋予不同含义的社会内容。例如,由疼痛引起的不愉快是比较单纯的情绪,而悔恨、羞耻这些情绪则包含着不愉快、痛苦、怨恨、悲伤等复杂因素,是一些复杂的情绪体验。 5、情绪的表现形式 情绪的表现形式主要通过面部表情、身段表情和言语表情。 (1)面部表情 不同的情绪会产生不同的面部表情。由于面部表情能精细、准确地反映人的情绪,它是人类表达情绪最主要的一种表情动作。伊扎德将人们面部分为额眉——鼻根区、眼——鼻颊区,认为这三个区域的活动构成了不同的面部表情,表达着相应的情绪。比如,人愉快时,额眉——鼻根区放松,眉毛下降;眼——鼻颊区眼睛眯小,面颊上提,鼻面扩张;口唇——下巴区嘴角后收、上翘。这三个区域的肌肉运动组合起来就构成了笑的面部表情。在表现不

面部表情控制对情绪面孔识别的影响

面部表情控制对情绪面孔识别的影响 具身情绪观认为情绪是基于身体加工的,受到身体构造、身体活动、身体的感知觉及其经验的影响,而面部表情作为最常见的外显情绪表征,因此研究面部表情识别的影响因素,从而促进他人情绪的理解,对个体适应社会生活具有重要意义。本研究在前人有关情绪具身性研究的基础上,探讨面部表情控制对情绪面孔图片识别的影响。 针对情绪面孔图片识别的情绪一致性效应、局部线索效应以及面部模仿效应,设计了实验一、实验二和实验三。实验一和实验二的研究目的是探究具身行为下的情绪一致性效应。 所采用的实验材料为中国化面孔情绪图片系统,被试为60名重庆师范大学本科生和研究生,将被试分为积极具身行为组和消极具身行为组,通过积极与消极的面部肌肉控制方式引发相对应的具身情绪,并采用识别-判断范式让被试对情绪面孔图片进行识别和判断,研究面部表情控制下个体对情绪面孔图片识别的反应时和正确率。实验三在实验一和实验二的基础上进行,继续探讨具身情绪下对面孔图片识别的干扰因素。 呈现材料来自中国化面孔情绪图片,将面孔图片分为上半部(眼部)以及下半部(嘴部),采用识别判断范式,考察具身情绪下,局部线索及面部模仿效应对情绪面孔识别的影响。结论:(1)面部肌肉控制能够有效诱发被试情绪;(2)积极具身行为状态比消极具身行为状态,识别正性面孔图片更快,识别消极面孔图片更慢;(3)消极具身行为状态比积极具身行为状态,识别消极情绪更快,识别积极情绪更慢。 (4)识别正性面孔图片时,嘴部线索作用更大;识别负性图片时,眼部线索作用更大;(5)具身情绪下识别情绪面孔图片会受到面部模仿效应和局部线索的影

响。

基于面部表情的情绪识别研究

哈尔滨工业大学工程硕士学位论文 Abstract A person's emotion is usually reflected in his gestures, facial expressions and phonetic semantics, of which facial expression is the most powerful way to express human emotion, and non-contact facial expression recognition is very important for the realization of natural and harmonious human-computer interaction. Up to now, most researches have focused on how to improve the recognition accuracy as much as possible, while ignoring the time efficiency of the algorithm. The general output of facial expression recognition are discrete class labels, and most systems and methods do not take expression intensity into account. To apply facial expression recognition to the realistic scene better, this paper will carry out research based on facial expression video sequences. This paper applied a spatio-temporal descriptor HOG3D for behavior recognition to dynamic facial expression recognition based on video sequences. Although HOG3D descriptors extracted rich dynamic facial expression information, the feature dimension was also up to thousands of dimensions. In order to solve the problem that the feature dimension was too high, a new feature selection method PCA-ReliefF was proposed to reduce dimension in this paper. The feature selection algorithm not only effectively reduced the feature dimension, but also selected the distinguishing features according to the distinguish ability of the features. The algorithm was efficient for facial expression recognition based on off-line video sequences. In order to realize real-time and fine recognition of the expression video sequences finally, this paper recognized single facial expression image in the video sequences. In the preprocessing stage, this paper used Viola-Jones detection algorithm to detect the initial frame, and introduced the target tracking algorithm based on spatio-temporal context for eye tracking, and realized the real-time preprocessing of video sequences. This paper selected the HOG descriptor to extract the feature of the single frame image according to the recognition effect and real-time performance finally. Considering the amount of expression information carried by different facial regions and their contribution to classification was different, a sub-block adaptive weighting algorithm was proposed for weighted fusion of facial features in different facial regions. The experimental results showed that the recognition accuracy of the adaptive weighted method was higher than that of the unweighted one. Finally the recognition rate reached 95.71%, and the time precision of the algorithm was - II -

面部表情的类别知觉及其个体差异

心理科学进展 2015, Vol. 23, No. 6, 946–958 Advances in Psychological Science DOI: 10.3724/SP.J.1042.2015.00946 946 ·研究前沿(Regular Articles)· 面部表情的类别知觉及其个体差异* 邱方晖1 罗跃嘉2 贾世伟1 (1山东师范大学心理学院, 济南 250358) (2深圳大学情绪与社会认知科学研究所, 深圳 518060) 摘 要 面部表情类别知觉效应是指连续变化的表情在人脑中按照类别表征, 且不同类别的表情之间存在明显的类别界线。介绍了面部表情类别知觉效应的行为和脑电研究范式及基础研究, 综述了攻击性、抑郁症、精神分裂症、社交焦虑等对面部表情类别知觉的影响, 以及面部表情类别知觉的发展研究。综述表明, 类别知觉研究能够揭示不同人群表情知觉类别界线及其偏移情况, 有助于解释相应的社会行为。未来研究应注重对面部表情类别知觉效应的个体差异和神经生理机制的探索。 关键词 面部表情; 类别知觉; 类别界线; 个体差异 分类号 B842 1 类别知觉与面部表情类别知觉效应 类别知觉(Categorical Perception, CP)是指事物在人脑中是按照类别表征的, 而不是按照连续的物理信号表征的, 且类别之间存在鲜明的类别界线。刺激从一种类别到另一种类别的知觉转折点叫做类别界线, 跨类别界线的一对刺激叫做类间(between-category)刺激, 如快乐表情和悲伤表情, 属于一个类别的一对刺激叫做类内(within- category)刺激, 如不同程度的悲伤表情。与类内表情相比, 类间表情的辨别正确率更高, 反应时更短, 这是类别知觉最重要的特征(Fugate, 2013)。事实上, 尽管物理间距相等, 类间刺激的心理距离大于类内刺激的心理距离, 因而易于辨别, 即, 刺激的线性物理变化具有非线性的知觉效应。这种类间辨别成绩好于类内辨别成绩的现象称为类别知觉效应(categorical perception effect) (Harnad, 1987)。Etcoff 和Magee (1992)最先研究面部表情类别知觉, 并发现了面部表情的类别知觉效应, 即, 被试辨别类间表情的正确率更高, 反应时更 收稿日期:2014-09-28 * 国家自然科学基金青年项目(NSFC31200784)、认知神经科学与学习国家重点实验室开放课题基金(CNLYB1217)和山东省应用基础型名校工程建设经费支持。 通讯作者:贾世伟,E-mail: jiashw@https://www.360docs.net/doc/2e1554634.html, 短。后来的研究证实了人在知觉快乐、悲伤、惊讶、厌恶、恐惧、愤怒六种基本情绪性表情的过程中都存在类别知觉效应(Calder, Young, Perrett, Etcoff, & Rowland, 1996; Young et al., 1997)。综述首先介绍面部表情类别知觉的经典研究方法及基础研究, 然后介绍面部表情类别知觉的个体差异, 最后提出未来可能的研究方向。 2 面部表情类别知觉的研究方法 在过去的20余年中, 研究者们对研究方法不断进行改进, 使用更具有生态效度的面孔刺激, 采用更能准确揭示类别知觉效应的实验范式, 研究了不同人群的面部表情类别知觉。 2.1 研究对象 研究对象包括两大类, 正常人群和情绪识别异常的人群。一部分实验在正常被试中开展, 给被试呈现不同情绪类别的渐变表情, 一方面考察正常人识别每种表情连续体的类别界线, 验证表情类别知觉效应的存在(如, Calder et al., 1996; Etcoff & Magee, 1992; Young et al., 1997), 另一方面探索表情类别知觉效应的神经生理基础, 确定表情类别知觉相关脑电成分及类别知觉发生的时程(如, Campanella, Gaspard, et al., 2002; Campanella, Quinet, Bruyer, Crommelinck, & Guérit, 2002), 定位面部表情类别知觉的脑内源(Harris, Young, &

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