微表情识别

微表情识别
微表情识别

微表情识别

微表情,是内心流露与掩饰,是心理学名词。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”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。

当我试图找出是否有人在撒谎时,我会找寻一些典型的被流行文化影响的蛛丝马迹——眼神闪烁,避免视线接触,发抖,快速眨眼等等。但是大多数心理学家和肢体语言专家会告诉你这些都不能证明撒谎。事实上,基于身体信号验谎只有一半的时候可行,于是这就成了最好的猜谜游戏。

事实是,我们的言谈举止会透露比我们意识到的多得多的讯息。我们在做无意识的表情——称为微表情——时会证实我们得真情实感。因为它们涉及的肌肉不会有意识地牵动,这些表情是不受控制的。

7种通用表情:微表情出现的时间非常短,时长1/5到1/25秒,所以大多数没有经过培训的人来不及抓住那个瞬间。当用七个标准的表情和它们的关键点来找时就能试着指出和你说话的人的真实感受。

上扬的嘴角和眼角的皱纹显示这个人很高兴。循着欢乐的足迹去找寻一个笑容是否真心。真心的笑容,和所有的表情一样,会牵动不受控制的肌肉,所以一双经过训练的眼睛可以通过观察眼周的肌肉是

否动了来分辨出真笑和假笑。

恐惧的一般特点是半张的嘴,大睁的双眼,和挑起皱在一起的眉毛。尽管如此,闭上的嘴微张的唇叶可以说明某人正因某事紧张或者害怕。

愤怒不是很难察觉——紧锁的眉头,纠结的嘴,下巴伸出来,拉近的眼睛都表示这个人很生气。

悲伤的人嘴角下垂,皱皱的轻颤的下巴(在想到发生的事情的时候努力不要哭出来),前额皱起。

藐视:你察觉到轻微的冷笑了吗?或者嘴角稍稍上扬?那就是说他或者她感到轻蔑了。

惊讶看起来和恐惧很相似,但是嘴巴和眼睛张得都更开一些,眉毛是挑起的但是没有打结。

反感:反感的时候,他或者她的鼻子会皱起来,眼距也变小。通常因为鼻子皱起来所以嘴巴会半张。

还需要留心这些:除了微表情外,还有一些蛛丝马迹可以告诉你那个人不诚实。例如,大多数真实的表情维持时间短——最多四五秒。如果有人的大笑或者惊恐表情维持得比这个久,那就有可疑。

也有人相信在说事情的时候眼球运动也能分辨真假。在描述一些事情的时候眼球向上和向右说明他或者她在思索细节,反过来看向左上说明在撒谎(如果这个人是左撇子这点得反过来)。

教科学院2010年度学生课外科技基金立项项目(本科生)解读

教科学院2010年度学生课外科技基金立项项目(本科生 序号项目名称负责人班级参与人指导教师 立项 等级 1 基于泄漏扩散模型的危化品港口装卸危险度分析与应急对策研究赵颖安工070 2 裘玲玲曹飞叶铭俞光琪孙莉 A 2 基于Eigenfaces和Java JINI的人脸识别系统袁其文教技0702 赵捷、倪家麒、孟安刘豫钧 A 3 半自动小型4轴无线数字控制飞行器设计与实现沈嘉棋机师0801 陈丹晓马苏婷李浩君 A 4 关于新型复合材料(复合管安全系数指标及建立初步安全生产管理 体系的研究报告 陈骁飞安工0702 魏雷涛项箫舟周俊杰黄漪曹志锡 A 5 基于流媒体技术的网络远程教学系统设计与开发余海犇教技0801 沈嘉琪,房邵敏王永固 A 6 基于移动终端的多功能系列学生机F-S软件设计林莎慧教技0701 许可王加腾沈嘉棋李浩君 A 7 基于Fourier变换的警用指纹图像的纹理比对算法研究王哲海计算机0901 白洪柳黄亚平 A 8 幼儿益智教育软件的设计与开发卢超晴教技0802 毛莹莹沈刚王干王永固 A

9 危险化学品运输中人因可靠性研究叶铭安工0702 俞光琪黄堃张凯徐航剑孙莉 A 10 中职学校实验教学评估体系研究与实践佘文锦电师0801 齐炜成,周武君,侯晓晨孙国良 A 11 中职学校“订单式”人才培养模式研究吴原骅机师0801 黄其豪杨梁王学斌徐佳 A 12 某散装危险化学品港口新区建设危险源辨识与规划研究杨新宇安工09 罗其辉叶锋阮泽星杨钢杰孙莉 A 13 大学生学业与职业规划模拟系统的设计与开发袁燕招教技0802 谢雨晨许航蒋委军王永固 A 14 基于Windows Mobile操作系统的“学习伴侣”助学软件设计与实现黄涛教技0701 倪奔奔沈忱李浩君 A 15 基于virtools的英语教育游戏软件设计与开发白洪柳教技0701 黄涛刘孝安罗宇翔黄亚平 A 16 毕业生就业管理系统张勇计算机0902 赵鹏、陈凯迪严萍 B 17 基于移动终端的多功能教师教学辅助软件MINI-T研发许可教技0701 林莎慧王加藤沈嘉棋李浩君 B 18 小区智能化信息管理软件的设计和开发陶黎栋计算机0902 吴晓亮、邹富强、王景欣刘豫均 B 19 移动式学习自律软件设计与实现倪奔奔教技0701 黄涛沈忱余海犇李浩君 B 20 3-6岁儿童智力训练软件的设计与开发刘孝安教技0702 倪家麒、洪矫侨、李丹涛黄亚平 B

【CN110084152A】一种基于微表情识别的伪装人脸检测方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910285839.7 (22)申请日 2019.04.10 (71)申请人 武汉大学 地址 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山 武汉大学 (72)发明人 王中元 王光成 肖晶 何政  (74)专利代理机构 武汉科皓知识产权代理事务 所(特殊普通合伙) 42222 代理人 魏波 (51)Int.Cl. G06K 9/00(2006.01) G06K 9/62(2006.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种基于微表情识别的伪装人脸检测方法 (57)摘要 本发明针对伪装人脸识别的问题,公开了一 种基于微表情识别的伪装人脸检测方法,首先采 集不同情境和不同摄像环境下的伪装与真实人 脸的微表情视频序列,再通过基于卷积神经网络 (CNN)和长短记忆模块(LSTM)的微表情识别模型 对伪装和真实人脸的微表情序列进行特征提取, 并引入微表情熵和皮尔逊系数来分析二者微表 情特征空间的差异,接着采用K -means聚类方法 对不同情境下和不同视觉质量的伪装与真实人 脸的微表情特征空间进行聚类;最后构建伪装和 真实人脸的微表情特征差异分析模型并进行伪 装人脸检测。与现有人脸活体检测技术相比,本 发明能够有效识别高仿人脸面膜伪装和面部化 妆伪装。权利要求书2页 说明书4页 附图2页CN 110084152 A 2019.08.02 C N 110084152 A

1.一种基于微表情识别的伪装人脸检测方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤1:采集伪装和真实人脸在不同情境和不同摄像环境下产生的微表情视频序列,包括高兴、惊讶、悲伤、愤怒、厌恶和恐惧等六种基本微表情; 步骤2:利用一种基于CNN和LSTM的微表情识别网络来提取微表情特征,通过微表情熵和皮尔逊相关系数来量化真实人脸和伪装人脸微表情特征空间的差异; 步骤3:利用K -means聚类方法对不同情境和不同视觉质量的伪装和真实人脸的微表情特征空间进行聚类,分析不同情境和不同视觉质量对伪装与真实人脸微表情区别显著性的影响; 步骤4:构建伪装和真实人脸的微表情特征差异分析模型; 微表情由构成微表情的微动作组成,真实人脸的面部微动作丰富且细腻,伪装人脸的面部微动作呆板且稀疏以至于表达能力有限;当微动作稀疏到预定程度时,伪装人脸就只存在一种表情,此时不存在微表情; 步骤5:根据所述伪装和真实人脸的微表情特征差异分析模型进行伪装人脸检测。 2.根据权利要求1所述的基于微表情识别的伪装人脸检测方法,其特征在于:步骤1中,采用诱发式的方法来采集微表情视频序列。 3.根据权利要求1所述的基于微表情识别的伪装人脸检测方法,其特征在于,步骤2的具体实现包括以下子步骤: 步骤2.1:采用基于CNN和LSTM的微表情识别方法来提取伪装和真实人脸的微表情特征; 通过CNN提取将每个微表情帧编码成特征向量;将CNN提取的特征向量通过LSTM得到最终包括时空特性的微表情特征;所提取的特征为softmax层之前的长度为128的一维向量; 步骤2.2:通过微表情熵的数值大小来辨识真实和伪装人脸;微表情熵的计算方式如 下: 其中,p i 步骤2.1中提取的微表情特征值,n=128表示提取的一维特征空间的长度;当微表情空间包含的面部微动作越复杂时微表情熵的值越大,反之微表情熵越小代表微表情空间的微动作越稀疏; 步骤2.3:通过皮尔逊相关系数预测伪装和真实人脸微表情特征空间的相关性;皮尔逊 相关系数的计算方式如下: 其中,X和Y分别代表两组微表情特征空间, 和分别表示两组向量X和Y的均值;ρ范围为-1到+1,0代表无相关性,负值为负相关,正值为正相关;当两组微表情特征空间都为真实或伪装人脸微表情特征空间时,ρ值越接近1;当两组微表情特征空间分别为真实和伪装人脸微表情特征空间时,ρ值越小。 4.根据权利要求1所述的基于微表情识别的伪装人脸检测方法,其特征在于,步骤3的具体实现包括以下子步骤: 权 利 要 求 书1/2页2CN 110084152 A

《微表情识别读脸读心》2019期末考试题与答案

《微表情识别读脸读心》2019期末考试题与答 案 一、单选题(题数:40,共40.0 分) 1安慰反应的形态意义哪一项描述是错误的?() A、视线转移,频繁眨眼,闭眼(视觉安慰);轻哼,吹口哨,吁气(听觉安慰) B、舔嘴唇,磨牙,咀嚼,吞咽,吸烟; (口部安慰) C、挠头皮,玩头发,搓脖子;摸脸、额头、鼻子、耳朵、嘴、下巴;捂住锁骨,拍胸口,按摩腹部; 松领带、领口,玩项链、耳环等;搓手,玩手指; 抖腿等(肌肤安慰) D、身体约束僵住 答案:D 2关于这场猜测锁匙位置的测试哪一项描述是错误的?() A、李博士将锁匙放在6墙-8行-8列却在卡片上写6墙-8行-9列是动用了反测试策略 B、这种反测试策略的核心就就是强化不真实遗忘真实

C、这种反测试策略属于意识转移类的精神反测试 D、李博士反测试没有获得成功 答案:D 3关于辨析情绪的意义哪一项描述是错误的?() A、排除了干扰因素才能锁定刺激与情绪反应的因果联系 B、行为痕迹特征不能与说谎直接划等号 C、科学识别应该是找到差异点 D、回应刺激时视线向左表示回忆,视线向右表示编造 答案:D 4关于松明猜测硬币藏匿手的测试哪一项描述是错误的?() A、王力宏上台即双手叉腰或抱胸是紧张的对抗反应 B、询问喜欢的颜色及血型的用意是找回答真实的基线反应 C、一般而言人们习惯于多用或首先使用顺手 D、使用顺手是不自信的表现 答案:D

5逃离反应的形态意义哪一项描述是错误的?() A、吓了一跳、后退、头、身体、脚转向一边 B、深吸气,脸色发白,全身发冷,腿发颤 C、视线转移,坐姿、站姿角度扭转 D、面孔、肢体靠近刺激源 答案:D 6关于表达者表达解析哪一项描述是正确的?() A、疏忽几个表情动作的观察不影响准确判断其真实内心 B、是准确认识表达者内心的基础和前提 C、只要盯着其眼动反应就能准确判断其真实内心 D、只要关注其情绪与事件性质是否一致就能准确判断其真实内心 答案:B 7微表情是指持续时间多长的表情?() A、1/2秒 B、不足1/5秒

2019年微表情识别-读脸读心最新考试答案

2019年微表情识别-读脸读心最新满分考试答案 一、单选题(题数:40,共 40.0 分) 1.愉悦的识别要点包括的表情形态和意义,以下错误的是?()A A.瞪眼 B.咧嘴 C.嘴角上扬 D.超乎预期的满足和开心 2. 微表情是指持续时间多长的表情?() B A、1/2秒 B、不足1/5秒 C、5秒 D、以上都不对 3. 关于猜测选放的墙的测试哪一项描述是错误的?()B A、李博士回应天蝎座,b型血、警号3867问题时目光低视,摇头说我不知道是控制的对抗反应 B、在听到十八岁那年考上了海洋大学出现快速眨眼,点头是思考比对时的真实反应 C、在听到这成为了您神探之路的起点时出现连连点头是高度认同的下意识反应 D、人在接受有效刺激时也能完全控制自己的情绪反应 4. 冻结反应的形态意义哪一项描述是错误的?()D A、面部的惊讶 B、肢体的约束 C、呼吸的控制 D、肢体冰冷 5. 有意控制的动作的形态意义哪一项描述是错误的?()D A、可以出现在面部表情 B、可以出现在身体动作 C、可以出现在站姿或坐姿 D、可以控制出汗或面部颜色 6. 国内探索微表情应用研究的实战机构不包括哪些?()D A、公安机构 B、检察机构

C、安全机构 D、环保机构 7. 反应性行为的形态意义哪一项描述是错误的?() D A、包括副语言行为 B、包括头部反应 C、是难以自主控制的生理反应 D、是可以自主控制的生理反应 8. 关于表达者表达解析哪一项描述是正确的?() B A、疏忽几个表情动作的观察不影响准确判断其真实内心 B、是准确认识表达者内心的基础和前提 C、只要盯着其眼动反应就能准确判断其真实内心 D、只要关注其情绪与事件性质是否一致就能准确判断其真实内心 9. 爱恨反应的形态意义哪一项描述是错误的?() D A、爱的时候会主动亲近对方 B、恨的时候会主动拉开距离 C、身体间的距离,可以体现出人和人之间的心理距离 D、人的内心的喜爱与厌恶是不能从表情动作中表达出来的 10. 保罗·埃克曼研究的微表情主要在哪个领域?() C A、身体动作 B、副语言 C、面部表情 D、以上都不对 11. 仰视反应的形态意义哪一项描述是错误的?() D A、头和肢体向上是正仰视反应 B、头和肢体向下是负仰视反应 C、有身份地位差异的握手是正或负仰视反应的体现 D、头和肢体远离刺激源 12. 关于松明猜测硬币藏匿手的测试哪一项描述是错误的?()D A、王力宏上台即双手叉腰或抱胸是紧张的对抗反应

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 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;另一种是非言语的沟通,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 交流中,表情的作用占了55%。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 非常重要的,可视为人类心理活动的晴雨表。关于人类表情的研究可以追溯到进化论之父达 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 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、厌恶、愤怒、恐惧、悲伤、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,甚至在我们的近亲黑猩猩身上也能看到。而近些年来,关于表情最惊喜的发现莫过于心理学家们发现微表 情的存在。 人类的微表情

一个偶然的机会,美国心理学家艾克曼(Ekman)和弗里森(Friesen)(1969)受一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。然而,艾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: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,他们发现在回答一声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。这个表情持续时间仅为1/12秒,二人称之为微表情。 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 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1/5秒。因此,大多 数人往往难以觉察到它的存在。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 有关,表达了被压抑的情绪。微表情既可能包含普通表情的全部肌肉动作,也可能只包含普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。 由于微表情能够表达被压抑掩藏的真实的情绪,因此往往被视为很好的谎言识别的有效 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, 普通人对微表情的识别能力也不高,工欲善其事必先利其器,开发一套微表情识别系统,对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、松本(Matsumoto)团队和谢里夫(Shreve)团队,加拿大的波特(Porter)团队和李康团队,日本的Polikovsky团队,芬兰的赵国英团队,以及中国科学研究院心理所的傅 小兰团队。其中,Ekman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 的,未公开发表。 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(Brief Affect Recognition Test,BART)、日本人与高加索人短暂表情识别测验(Japaneseand Caucasian Brief Affect Recognition Test,JACBART)这两种测验是以往的用来考察人们微 表情识别能力的测验。2002年,艾克曼(Ekman)开发了微表情识别训练工具(Micro Expression Training Tool,METT)。研究结果指出,经过METT训练过的人的微表情识别 能力有明显提高。

尔雅微表情识别·读脸读心-问题详解

1.1 微表情涵义·由来 1 【单选题】微表情是指持续时间多长的表情?()B ?A、1/2秒 ?B、不足1/5秒 ?C、5秒 ?D、以上都不对 2 【多选题】下面哪些描述符合微表情的特征?()ABCD ?A、时间不足1/5秒 ?B、受到有效刺激后的反应 ?C、不由自主地表现出来 ?D、表达心的真实情感 3 【判断题】表情是表现在面部或姿态上的情感信息。()正确 1.2 保罗·埃克曼的贡献 1 【单选题】保罗·埃克曼研究的微表情主要在哪个领域?()C ?A、身体动作 ?B、副语言 ?C、面部表情 ?D、以上都不对 2 【多选题】保罗·埃克曼研究微表情的主要贡献有哪些?()ABCD ?A、完成面部表情编码 ?B、编撰并发布FACS—AU教程 ?C、研发微表情训练工具(Meet) ?D、人际欺骗研究 3

【判断题】独立发现并深入研究微表情的学者是保罗·埃克曼。()错误 1.3 国·应用研究概况 1 【单选题】 国探索微表情应用研究的实战机构不包括哪些?()D ?A、公安机构 ?B、检察机构 ?C、安全机构 ?D、环保机构 2 【判断题】 受到lie to me 传播的影响国业界开始关注并研究微表情。()正确 3 【判断题】 国研究微表情的专业团队主要有中科院心理研究所傅小兰团队、中国人民政法大学姜振宇团队和政法学院海鹰团队。()正确 1.4 教学模式·教学环节 1 【单选题】微表情识别读脸读心课程宜采用哪种教学模式?()D ?A、理论讲授式 ?B、实操训练式 ?C、案例观摩式 ?D、A+B+C 2 【多选题】微表情识别读脸读心课程的教学模式包括哪些教学环节?()ABC

微表情及其应用

微表情及肢体语言的奥秘 微表情介绍 微表情,是内心流露与掩饰,是心理学名词。“微表情”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。通过研究微表情可以判断一些更加准确的信息 人的脸部可以传达信息,是一种信息传输器,人们无意识的表情会无法控制的表现在面部,“微表情”一闪而过,通常甚至清醒的作表情的人和观察者都察觉不到。比起人们有意识做出的表情,“微表情”更能体现人们真实的感受和动机。 肢体语言介绍 肢体语言,是指由身体的各种动作代替语言本身来表情达意的一种特殊语言。通俗讲是指通过头、眼、颈、手、肘、臂、身、胯、腿、足等人体部位的协调活动向交流对象传达信息,借表情达意的一种沟通方式。不同的肢体语言在不同情况下所传达的不同心理意义。 前人研究状况 微表情这一概念最早由美国心理学家保罗〃埃克曼在1969年提出。当时,一个名叫玛丽的重度抑郁症患者告诉主治医生,想要回家看看自己的剑兰和花猫。提出请求的时候,她显得神情愉悦而放松,

不时地眯起眼睛微笑,摆出一副撒娇的模样。令人震惊的是,玛丽在回家之后,尝试了3种方法自杀,结果未遂。 事后,埃克曼将当时的视频反复播放,用慢镜头仔细检视,突然在两帧图像之间看到了一个稍纵即逝的表情,那是一个生动又强烈的极度痛苦的表情,只持续了不到1/15秒。后来,埃克曼将其称为“微表情”。 1978年,埃克曼发布了面部动作编码系统。在这一系统中,人脸部的肌肉有43块,可以组合出1万多种表情,其中3000种具有情感意义。埃克曼根据人脸解剖学特点,将其划分成若干相互独立又相互联系的运动单元。分析这些运动单元的运动特征及其所控制的主要区域以及与之相关的表情,就能得出面部表情的标准运动。2002年,这个系统进行了一次升级,对表情的捕捉准确率达到了90%。 研究内容 现阶段中学生研究本课题可以研究微表情在现实生活中的应用,一些微表情和肢体语言的含义及在生活中的发现与理解。 现实生活中的应用 在社会层面,目前针对微表情的研究已经应用到各个领域。在国家安全领域,有些训练有素的危险人物可能轻易就通过测谎仪的检测,但是专业人员可以通过微表情通过微表情,发现他们

面部表情的人工智能识别算法

面部表情的人工智能识别算法 发表时间:2019-12-04T16:58:43.310Z 来源:《学习与科普》2019年37期作者:杜力 [导读] 随着科学技术的飞速发展,计算机在人们日常生活中的重要性越来越突出。 长江职业学院湖北武汉 430074 摘要:随着科学技术的飞速发展,计算机在人们日常生活中的重要性越来越突出。人工智能作为计算机应用的重要组成部分,已经逐渐开始崭露头角,为科学技术带来了新的发展机遇和挑战。面部表情识别技术是人工智能技术的主要应用场景之一,是智能交通、公共安全等多个领域的热门研究课题和发展方向。本文对面部表情识别技术进行了研究和分析。 关键词:表情识别,人工智能,人机交互 引言 近几年来,随着计算机技术的飞速发展,计算机已经从一种简单的工具转变为人们生活中不可或缺的一部分。由于计算机技术在人们日常生活中的参与度越来越高,计算机技术越来越人性化和智能化,人们希望计算机能够理解人们的感情,人机交互更加畅通,计算机真正成为人类的好帮手,为人们的工作和生活带来前所未有的便利。近几年来,基于人工智能的面部表情识别技术得到了飞速发展。作为人工智能的重要组成部分,面部表情识别技术在多个学科和领域有着广泛的发展前景。 人脸的表情蕴含着丰富的信息,在人们日常生活中,面部表情是语言交流以外最重要的信息交换方式。近几年来,面部表情识别技术在图像识别和人工智能领域获得了广泛的关注。对人脸表情进行分析和识别的研究具有非常高的应用价值。面部表情的研究涵盖了生物学、数学等多个学科,涉及图像的分析、理解和分类。面部识别技术的研究对这些学科和领域的发展具有积极的促进作用。同时,由于面部识别技术具有很高的实用性,将会对许多行业产生深远的影响。 面部表情识别技术通过提取人脸图像中有效的表情特征,和已有的表情特征库中的数据进行对比,达到面部表情识别和分析的目的。不同的识别方法在不同的条件下,所达成的分析效果和分析效率也有所差异。对于每一种方法而言,表情特征提取是非常重要的步骤,因此,如何有效地选择和优化表情提取算法,提高识别效率和识别准确率,是面部表情识别研究的要点[1]。 面部识别的应用领域 智能化人机交互 随着人工智能技术的快速发展,人们不满足于仅仅同计算机之间进行简单的机械式人机交互,人们希望计算机能够理解人类的语言和情绪。面部识别技术通过对人脸的定位、观测和分析,可以在人机之间进行智能化的理解和响应。面部识别技术可以使人机交互更加人性化和智能化,极大地满足了人们的需求。 安全领域的智能监控 在我们的生活中,一些特殊的工作岗位对于安全问题的要求非常高。可以使用面部表情识别技术对工作人员的面部表情进行实时监控,动态掌握工作人员的精神状态和工作强度,对于可能出现的安全问题进行警报,来提高工作人员的工作安全性。此外,可以使用面部表情识别技术,在人流量大的公共场所监控面部表情异常人群,来达到预警的目的,保障公共场所的安全。 心理状态分析 作为日常生活中必不可少的交流方式,面部表情可以直观地表达人们的情感。通过对犯罪嫌疑人、精神病患者等特殊的人群进行面部表情识别,动态监控这类人的情感变化,并对这些变化进行分析,可以帮助我们理解他们的内心情感,理解他们的内在行为,以期解决实际问题。面部表情识别技术可以帮助警察、安全保障人员等特殊工作者提高工作效率,在保障社会安全方面发挥着重要的作用。 医护监护 在目前的社会发展现状下,医疗资源较为匮乏,医患模式通常是一对多,对于重症监护病人或者活动受限的病人来说,一对多的医患模式带来了相当大的安全隐患,有可能造成很严重的后果。通过使用表情识别技术,对患者面部表情进行记录和分析,在可能面临突发情况的时候发出预警,最大限度地保障患者能够得到及时地救治。 教学监护 人脸表情识别技术同样可以运用于教学中。比如,当使用远程教学或者授课人数较多的时候,通过使用表情识别技术,对学生面部表情进行记录和分析,帮助老师获取教学反馈,判断学生学习质量,并及时对教学内容进行调整,保障教学质量。 娱乐产业 动漫、电影及游戏等声乐娱乐产业越来越受到广大消费者的青睐。利用面部识别技术,通过对人们真实表情的记录和分析,帮助娱乐产业制造出真实生动的人物形象,极大地促进了声乐娱乐产业的发展。 面部表情识别方法 面部表情识别技术是人工智能领域的重要课题,在各行各业有着广泛的应用前景。由于人类表情的复杂性,面部识别技术的研究非常具有挑战性。近几年来,面部表情识别研究方法得到了较快的发展,主要研究过程如下:人脸检测和定位 在图像中对人脸进行检测和确切定位是面部识别的第一步。通过对人脸进行建模,对图像和人脸模型进行匹配,利用人脸所遵循的普遍规则,如灰度分布、轮廓规则、运动规则等特征,获取可能存在的面部区域。 面部表情提取 基于几何特征的识别是最早的识别方法之一,由于人脸是由多种几何线条组成,表情的变化也会导致面部几何形状的改变,可以通过对人脸进行分解,对关键器官进行几何形状的识别,通过匹配预先生成的表情库,获取待分析区域的表情信息。 基于统计的识别方法要求尽可能多地保留待分析区域的信息,通过对整个表情图像进行变换来获取主要的面部表情特征。由于人类不同的面部表情下,各个面部器官是相互关联的,几何分析法割裂了器官之间的关联性,因此容易造成误判。基于统计的识别方法通过复杂的统计规则,对整个待分析区域的器官进行联合分析,最大限度地保证了分析结果的准确性[2]。

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

表情识别技术综述分析

CENTRAL SOUTH UNIVERSITY 《脑与认知科学》调研报告 题目人类表情识别技术 学生姓名何伟峰 学号0918140119 专业班级智能科学与技术1401 完成时间2015/10/27

目录人类表情识别技术 一.摘要: (3) 二前言: (3) 三表情识别 (3) 人脸检测与定位 (3) 图像预处理 (4) 面部表情特征的提取方法 (4) 表情分类与识别 (5) 四应用前景 (5) 五面部表情识别的国内外研究情况 (5) 六目前存在的难点和问题 (6) 参考文献: (6)

人脸表情识别技术综述 一.摘要: 一直以来,表情是人类引以为傲的东西,这是我们和机器的一种本质上的区别。随着计算机的发展,我们更期盼人机之间的沟通交流,尤其是一种带有感情的沟通交流。计算机在情感方面的成长经历也类似于我们每个人的成长过程——以观察和辨别情感作为最终自然,亲切,生动的交互的开始。 在物联网技术发展的今天,面部识别已经不是什么太大的技术性问题,而对于人类表情识别来说,仍旧是一片空白。我们希望有一天机器可以读懂我们的语言、知悉我们的表情,更好的为我们服务,或许这才是真正的物联网时代。表情识别作为一种人机交互的方式,成为研究的热点。基于对表情识别的基本分析,文章重点介绍了面部表情识别的国内外研究情况和面部表情特征的提取方法和他的应用前景。 关键词:表情识别;特征提取;表情分类;应用前景。 二 前言: 进入21世纪,随着计算机技术和人工智能技术及其相关学科的迅猛发展,整个社会 的自动化程度不断提高,人们对类似于人和人交流方式的人机交互的需求日益强烈。计算机和机器人如果能够像人类那样具有理解和表达情感的能力,将从根本上改变人与计算机之间的关系,使计算机能够更好地为人类服务。表情识别是情感理解的基础,是计算机理解人们情感的前提,也是人们探索和理解智能的有效途径。如果实现计算机对人脸表情的理解与识别将从根本上改变人与计算机的关系,这将对未来人机交互领域产生重大的意义。 三 表情识别 人脸表情识别系统主要包括人脸检测与定位、图像预处理、人脸表情特征提取和人脸表情分类识别。 人脸检测与定位 可以基于Haar 特征的特征提取方法和基于Adaboost 的分类方法进行人脸检测与定位 人脸检测与定位 图像预处理 表情特征提取 表情分类与 识别 人脸检测与定位

2019年版 微表情识别·读脸读心 答案

微表情涵义·由来 1 【单选题】微表情是指持续时间多长的表情?()B A、1/2秒 B、不足1/5秒 C、5秒 D、以上都不对 2 【多选题】下面哪些描述符合微表情的特征?()ABCD A、时间不足1/5秒 B、受到有效刺激后的反应 C、不由自主地表现出来 D、表达内心的真实情感 3 【判断题】表情是表现在面部或姿态上的情感信息。()正确 保罗·埃克曼的贡献 1 【单选题】保罗·埃克曼研究的微表情主要在哪个领域?()C A、身体动作 B、副语言 C、面部表情 D、以上都不对 2 【多选题】保罗·埃克曼研究微表情的主要贡献有哪些?()ABCD A、完成面部表情编码 B、编撰并发布FACS—AU教程 C、研发微表情训练工具(Meet) D、人际欺骗研究 3

【判断题】独立发现并深入研究微表情的学者是保罗·埃克曼。()错误 国内·应用研究概况 1 【单选题】 国内探索微表情应用研究的实战机构不包括哪些?()D A、公安机构 B、检察机构 C、安全机构 D、环保机构 2 【判断题】 受到lie to me 传播的影响国内业界开始关注并研究微表情。()正确 3 【判断题】 国内研究微表情的专业团队主要有中科院心理研究所傅小兰团队、中国人民政法大学姜振宇团队和上海政法学院范海鹰团队。()正确 教学模式·教学环节 1 【单选题】微表情识别读脸读心课程宜采用哪种教学模式?()D A、理论讲授式 B、实操训练式 C、案例观摩式 D、A+B+C 2 【多选题】微表情识别读脸读心课程的教学模式包括哪些教学环节?()ABC

A、理论讲授 B、案例教学 C、实操训练 D、以上都不对 3 【判断题】微表情识别读脸读心是一本应用技术类课程。()正确 案例教学1:《非常了得·我是飞机调度员》 1 【多选题】影响误判事件为假的主要影响因素是什么?()BD A、所提问题不够有效 B、观察者先入为主的经验带入 C、扮演者说到飞机晚点时出现的羞愧 D、回应印象最深刻的一次调度有多麻烦时的回避 实操训练1:《真真假假·我曾喝过将军泡的茶》 1 【多选题】支持判断事件为假的表情动作有哪些?()ABCD A、讲述主题时眼睛向左瞟,而在讲述事件过程时眼睛有几次向右瞟。 B、讲述事件过程时出现左手揪裤子动作,讲完后有个明显的吞咽动作。 C、讲到坐着有3个人、我坐在边上时眼睛向右瞟,而在回应宿舍住在哪个 位置时眼睛向左瞟。 D、回应喝的茶是什么颜色的问题时说茶,绿色吧(不肯定) 微表情产生原理 1 【单选题】埃克曼认为在人类情绪产生及表达过程中起着重要作用的是?()B A、有用的联合性习惯原理 B、大脑中的自动评估系统群 C、对立原理 D、神经系统直接作用原理 2 【多选题】微表情产生的可能机制包括哪些环节?()ABCD

表情识别应用1

The Painful Face–Pain Expression Recognition Using Active Appearance Models Ahmed Bilal Ashraf?bilal@https://www.360docs.net/doc/c05846258.html, Simon Lucey? slucey@https://www.360docs.net/doc/c05846258.html, Jeffrey F.Cohn?? jeffcohn@https://www.360docs.net/doc/c05846258.html, Tsuhan Chen?tsuhan@https://www.360docs.net/doc/c05846258.html, Zara Ambadar?ambadar@https://www.360docs.net/doc/c05846258.html, Ken Prkachin?kmprk@unbc.ca Patty Solomon§ solomon@mcmaster.ca Barry-John Theobald? b.theobald@uea.a https://www.360docs.net/doc/c05846258.html, ABSTRACT Pain is typically assessed by patient self-report.Self-reported pain,however,is di?cult to interpret and may be impaired or not even possible,as in young children or the severely ill.Behavioral scientists have identi?ed reliable and valid facial indicators of pain.Until now they required manual measurement by highly skilled observers.We developed an approach that automatically recognizes acute pain.Adult patients with rotator cu?injury were video-recorded while a physiotherapist manipulated their a?ected and una?ected shoulder.Skilled observers rated pain expression from the video on a5-point Likert-type scale.From these ratings, sequences were categorized as no-pain(rating of0),pain (rating of3,4,or5),and indeterminate(rating of1or2). We explored machine learning approaches for pain-no pain classi?cation.Active Appearance Models(AAM)were used to decouple shape and appearance parameters from the dig- itized face images.Support vector machines(SVM)were used with several representations from the https://www.360docs.net/doc/c05846258.html,ing a leave-one-out procedure,we achieved an equal error rate of 19%(hit rate=81%)using canonical appearance and shape features.These?ndings suggest the feasibility of automatic pain detection from video. e 07

基于人脸识别技术的微表情研究与心理解读

基于人脸识别技术的微表情研究与心理解读摘要:本文旨在探讨运用现已广泛运用的人脸识别技术进行改进,实现个人心理解读的可行性,并进一步探讨是否能运用于实际中为我们的生活、工作提供便捷。本文中微表情研究是人脸识别技术与心理解读的交点,人脸识别技术有助于微表情的研究,而通过微表情的研究可以准确的解读出人们的真实情感。 关键字:人脸识别;微表情;心理;真实情感 正文:人脸识别是指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术,它属于生物特征识别技术的范畴,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体的一门新兴技术。人脸识别实际是包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,这门技术的根本是数字图像处理和成熟的影像技术,人脸识别包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等等。 现今,人脸识别在个人使用、商业和政府应用中都具有巨大潜力。这项技术还在不断进步和发展中,其应用越来越普及。就目前的技术和产品水平,人脸识别系统已经完全能够以客户可接收的成本水平,顺利实施和应用。 简单说,狭义范围内的人脸识别技术就是要计算机先记录人脸的特征(无论是现场采集还是从照片采集),然后在使用时(再次现场采集人脸图像,或提交照片)能自动准确地辨认出是否同一人。 它的原理和其他生物识别技术一样,人脸识别系统也是先产生人脸的特征模板并存储在数据库中。这些模板将被用于与提交来要求比对的模板进行一一匹配对比,通常,当某两个模板进行比对时,如果相似程度超过系统预先设定的阀值,系统就认为比对成功--这两个模板来自同一个人。 人脸识别技术原理也有不同的种类,包括基于人脸五官结构的识别,基于皮肤质地分析的识别,甚至基于人脸温度模式的识别。最新的技术采用了人脸三维图像建立模板--有从人脸二维图像自动生成三维图像建模的技术,也有真正以三维方式采集面部、头部图像建模的技术。 那么这样一门技术可不可以运用到心理学中去呢? 我们都知道人在不同的心理状况下会呈现出不同的面部表情和肢体动作。譬如说一个人眉毛上扬、挤在一起,他极有可能是处在恐惧、担忧或忧虑中;鼻孔外翻,嘴唇紧抿,表示有无法控制的怒气;下巴扬起,嘴角下垂表自责;单眼微眯,单侧嘴角微挑,表不屑、轻蔑等等。而婴儿的表情与心理对照就显得更加的微妙了,面对这些暂时还不会说话的baby,我们很难搞清楚他们的真实意图。只能从他们的哭啼、面部表情着手研究。通过长时间的观察了解,我们知道牵嘴而笑,表示兴奋愉快;撅嘴、咧嘴,是小便的信号;红脸横眉,是大便的信号;眼神无光,提醒父母要警惕等等。 从上面所举的例子来看,借助经验,我们可以扑捉到大多数情况下人们的想法,可是并

基于EVM的心率检测在微表情识别中的应用

第36卷第3期 计算机仿真2019年3月文章编号:1006-9348 (2019 )03-0453-05 基于E V M的心率检测在微表情识别中的应用 张树诚,王笑梅 (上海师范大学,上海200030) 摘要:随着谎言检测的深入探究,微表情识别研究得到了很大的关注,心率变化作为体现情绪变化的另一种形式,也可能对 微表情识别有一定的影响。研究目的是找寻心率变化和微表情的关系。利用欧拉视频放大算法,实现非接触式心率提取,并对目前已公开的微表情数据库CAS(MEK2数据进行分析。通过测录视频进行实验分析,提出的心率提取算法可得到 95%的准确率,对数据库数据进行心率检测的结果与表情数据进行对比,可以得到恐惧、愤怒、悲伤等情绪与心率变化存在一定关系。 关键词:欧拉视频放大算法;心率检测算法;微表情;自发微表情数据库 中图分类号:TP391.4 文献标识码:B Application of Heart Rate Detection Based on EVM in Micro-Expression Recognition ZHANG Shu-cheng,WANG Xiao-mei (Shanghai Normal University, Shanghai 200030, China) A B S T R A C T:With the deep exploration of l i e s detection,micro - expression recognition research has been a great concern.The changes of heart rate as a manifestation of emotional changes in another form may also have a certain impact on micro-expression recognition.The purpose of t h i s paper i s t o find the relationship between heartbeat and micro-expression.W e use Euler video amplification algorithm t o achieve non-contact heart r a t e extraction, and ana-lyze the data in micro-expression database CAS (M E) A2 which has been published currently.By recording videos f o r experimental analysis, the r e s u l t of non-contact heart r a t e extraction can obtain 95% accuracy.And comparing the heart r a t e results and the expression data in the database, we can get t hat there i s a certain relationship between the emotions which are fear, anger and sadness with the changes of heart rates. K E Y W O R D S:E V M;Heart-rate detected ;Micro-expression ;C A S(M E)^2 l引言 微表情是个人试图隐藏真实情绪时出现的快速和简短 的表达n,2]。与正常表情相比,微表情的瞬时性使得即使受 过专业培训的专家,通过用肉眼来逐帧观察,也只能达到 47%的准确率[3]。E k m a n首先发现了微表情,他在审査一个 心理病人的视频时,发现一个隐藏在微笑中的短暂的悲伤表 情,以此掩饰自杀的企图。自此,微表情研究受到了越来越 多的关注,Ekm a n甚至声称微表情可能是研究谎言检测最有 突破的方向[2]。作为传统的谎言检测系统,广泛运用的是测 谎仪,它可以监测在受试者说谎时,心率和皮肤电位信号不 由自主的变化,但这种方法会使受试者受到接触性干扰。因此,自动和准确的微表情识别系统对解决谎言检测问题很有 帮助。 收稿日期:2017-10-30修回日期:2017-12-18 目前,微表情识别已有一定的成果,如有:Simgsoo Park 等人结合放大特征点运动矢量与主动外观模型(AAM)的特 征提取法[4]$31^111Krishna等人结合欧拉视频放大算法(EVM)与定向梯度的直方图(H O G)的特征提取法[5];B.M. S.BaharTalukder等人基于自发微表情数据库(SM1C)和 MMI面部表情数据库、结合欧拉视频放大算法(EVM)和局 部二值模式-三正交平面(LBP-TO P)的特征提取法[6];0h 等人基于中科院自发微表情数据库(CASME D )、结合欧拉 视频放大算法(EVM)和局部二值模式-三正交平面(LBP- T0P)的特征提取法⑴;Elham Zarezadeh等人基于自发微表 情数据库(SMIC)和CA SM E数据库、结合欧拉视频放大算法 (EVM)和特征面法的特征提取法等[8]。 然而,目前的研究现状都是基于运动放大技术的基础上 研究微表情识别,类比于测谎仪的功能,本文试图从心率的 角度研究为表情识别技术。为此,在将微表情和心率的检测 —453 —

相关文档
最新文档