中国面孔表情图片系统的修订
护理心理学 面部表情识别 实验报告
面部表情识别
一、实验目的
1、了解、体验情绪实验的基本特征，初步掌握情绪识别实验的方法。
2、初步掌握内容分析法。
3、考察情绪面孔识别的一致性、识别不同面部表情的难度差异以及识别面部表情的主要方法和线索。
二、实验材料
·24张情绪面孔
·这些情绪面孔是从罗跃嘉等人开发的中国面孔表
情图片系统中选取的愤怒、厌恶、恐惧、悲伤、惊讶和高兴面孔各4张，男女各半，表情者不同
7、每个小组对本组的实验结果进行统计分析
8、小组之间进行结果交流。同时课代表统计分析全班的实验结果，之后向全班同学报告。
四、实验结果
表1 自己和本小组正确识别每种情绪的次数和比率
自己 小组
情绪
次数 比率 次数 比率
愤怒 4 100% 13 67%
厌恶 3 75% 9 44%
恐惧 2 50% 13 67%
4、人们的情绪有共同的面部表情模式。
成绩：
指导老师：竺静
·这24张情绪面孔按事先规定好的顺序依次通过投影仪呈现，每张呈现40秒。
三、实验程序
1、安排学生进入实验室
2、对学生进行分组，每8人左右一个小组，每组同学围坐一张实验桌。
3、给学生讲解实验的基本情况
4、将“面部表情识别记录表和线索的的记录统计表”分发给学生。
5、确认学生开始实验
6、播放完24张情绪面孔后，公布正确答案，请学生自行统计自己的正确情况，并整理和统计自己填写的识别面部表情的主要方法与线索。
悲伤 3 75% 20 100%
惊讶 3 75% 16 80%
高兴 100% 20 100%
合计 19 79% 91 75.9%
表2 自己和本小组使用每种方法的次数和频率
基于VGG16架构的中国名人面孔识别
基于VGG16架构的中国名人面孔识别人工智能在计算机视觉领域的应用越来越广泛，其中人脸识别技术受到了广泛的关注和研究。
中国名人面孔识别是人脸识别技术的一个重要应用。
本文将基于VGG16架构介绍中国名人面孔识别的相关技术。
VGG16是一个十分流行的卷积神经网络的架构，由Karen Simonyan和Andrew Zisserman于2014年提出。
它的架构相对比较简单，但是它的性能异常强劲，因此得到了广泛的应用，也成为图像分类领域的经典网络之一。
中国名人面孔识别使用了VGG16网络的架构作为基础，对其进行了修改。
具体来说，我们将VGG16网络的输入从原先的224x224调整为128x128，这是由于我们的训练数据集的人脸图像比较小。
同时，我们将输出层的神经元数目从1000调整为人脸名人数量，即我们需要识别的名人数目。
我们使用了中国名人面孔识别数据集，该数据集由多个著名中国人物的照片组成，包括政治家、科学家、艺术家等。
该数据集中包含了很多的变形、表情、角度等因素的人脸图像。
我们将数据集分为训练集、验证集和测试集，其中训练集包含65%的数据，验证集和测试集各包含17.5%的数据。
数据集的预处理是十分重要的一步。
首先，我们需要对每张图片进行人脸检测，找到其中的人脸位置。
然后，我们需要将人脸图像进行归一化，即将每张图像的像素值减去均值并除以方差。
这样可以使得每个像素的值在[-1, 1]之间，并且可以提高模型的精度和收敛速度。
为了防止过拟合，我们使用了数据增强的技术，包括翻转、旋转、缩放等。
这样可以使得模型具有更好的泛化能力，同时增加了训练集的大小。
我们还使用了dropout技术，以提高网络的鲁棒性，并防止过拟合。
最后，我们使用softmax分类器来分类每个输入的人脸图像。
我们使用交叉熵来计算损失函数，并使用反向传播算法进行优化。
我们将学习率设定的相对较小，即使用了Adam 优化器来优化模型，最终达到了较好的识别效果。
阅读02 说明文阅读(解析版)
阅读02 说明文阅读一、阅读下文，根据要求回答问题。
耐寒植物如何过冬李耕拓①植物生长活动的最低温度通常是0℃。
秋天之后，有些植物特别是很多一年生草本植物纷纷枯萎。
到了更为寒冷的冬季，冰封的大地上几乎．．看不到红花绿叶，但也有些“英雄好汉”是不怕严寒的。
②通常而言，即便是同一种植物，冬季和夏季的抗冻能力也不一样。
在夏季活动期多不耐寒，在冬季休眠期则更为耐寒。
这是因为春夏季节，植物生长旺盛，养分消耗多于积累，因而其抗冻能力较弱。
如北方的梨树，在-30～-2℃低温下能平安越冬，在春天却抵挡不住微寒的袭击；松树的针叶，冬天能耐30℃的严寒，夏天如果人为地降温到－8℃就会冻死，就是这个道理。
③到了秋天，情形就变了，秋季白昼温度高日照强，叶子的光合作用旺盛；而夜间气温低，树木生长缓慢，养分消耗少，积累多，于是树木越长越．．．“胖．”，变粗壮并木质化，树叶里合成了更多的脱落酸（休眠素），这种植物激素被输送到植物枝梢的尖端和侧芽后，这些部位的新陈代谢会受到抑制，从而进入休眠状态，不再萌芽生长，植物体也停止生长。
这意味着植物的物质和能量消耗大大减少，养分因此被积蓄起来，树木逐渐有了抵御寒冷的能力，即使叶子在冬天被冻掉，小枝依旧完好无损。
④耐冻植物都有休眠的特点，它们常使用“沉睡”的妙法来对付冬寒。
一般而言，处于休眠状态的植株抗寒力强，并且植株休眠越深，抗寒能力越强。
事实上，多年生植物的季节性休眠是长期自然选择的结果，是植物应对不利环境的一大绝招。
⑤此外，每一棵树木都有一副“甲胄．．”，保护它们娇嫩的组织不受寒气侵袭。
这副“甲胄”就是木栓层。
每年夏天，树木都在树干和树枝的皮下储存木栓组织——死的间层。
木栓既不透水，也不透气。
停滞在其气孔中的空气能够阻挡树木的热量向外散发。
树木年龄越大，木栓层越厚。
因此，老树、粗树的抗寒能力比枝嫩干细的小树强。
⑥另外，植物还常常会通过细胞膜脱水或合成液态抗冻有机物来增强细胞的抗冻性。
面部表情编码系统（FACS）-----教程
⾯部表情编码系统（FACS）-----教程【⼈脸肌⾁图】这张图⾥涵盖了⼈脸的⼤部分肌⾁，这些肌⾁也是我们在后⾯的AU介绍⾥要提到的。
为了⽅便下⾯的学习，在这⾥⼤家可以⼀⼀了解下这些肌⾁的名字以及在脸上出现的位置。
【专⽤术语】印堂：位于两眉之间的前额区域。
⿐根：两眼之间⿐⼦的起点。
睑裂：眼睛张开的程度。
上睑沟：介于眉⽑和接触眼球的那⼀部分能折叠进眼窝的上眼睑之间的⽪肤。
下眼睑：下眼睑下⽅可能会出现的的⼀条线或皱纹的地⽅。
脸上可形成永久的⼀条线或皱纹，如果是这样， AU ⼀定会使其加深。
如果不是， AU应该会使它出现。
睑颊沟：从眼⾓起始，在下眼睑下边并平⾏于下眼睑沿着⾯颊⾻⼀侧的⼀个褶皱或者沟。
⿐翼：构成⿐孔的⾁质⽪肤。
⿐唇沟：从⿐翼开始经过嘴⾓外侧向下的⼀道沟或褶皱。
有些⼈来说是永久刻在脸上的，如果是这样，AU⼀定会使其加深。
如果不是某些AU会使其出现在⼤多数⼈的脸。
⼈中：⿐尖正下端，在上唇中间的⼀个凹陷。
下颌：覆盖下巴⾻头的⽪肤。
巩膜：眼球⽩⾊的部分。
框下三⾓区：⿐唇沟、睑颊沟和脸部外侧曲线组成的三⾓区⽤于描述唇的⼀些术语常常也被⽤来描述⼈脸的其他部分，相同的基本含义都适⽤。
举例:·收窄常常被⽤来描述睑裂的变⼩.·放宽常常被⽤来描述睑裂的增加.·放宽经常被⽤在关于⿐孔扩⼤上⾯，甚⾄涉及到AUS 25,26,27中嘴部张开的程度。
·铺平常⽤来降低涉及到au20的脸颊区域的弯曲程度。
·紧缩常常被⽤来描述上下眼睑.注：以上的术语，就是你在学习这个教程时会经常⽤到的重要术语！请熟记这些术语以及它们的意思！AU1——抬起眉⽑内⾓AU1的外显变化1. 拉动中部的眉⽑向上2. ⼤多数⼈会产⽣⼀个⼋字形状的眉⽑3. 导致前额中部的⽪肤产⽣⽔平的褶皱。
这些褶皱通常不会贯穿全部的前额⽽是限制在中部。
褶皱可能是弧线，皱褶中部⽐尾端提升的⾼⼀些，⽽不是⽔平。
那些褶皱可能不会出现在⼉童或幼⼉的脸上。
无意识愤怒面孔加工的脑区激活似然估计(ALE)元分析
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左侧杏仁核对正性情绪起作用， 右侧杏仁核对负性 情绪起作用[24，25]。 两种假说从本研究看来均支持，首 先，右侧杏仁核的确在本研究结果中激活更明显，支
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·572·
Chinese Journal of Clinical Psychology Vol.19 No.5 2011
无意识愤怒面孔加工的脑区激活似然估计（ALE）元分析
姚树桥， 张江华， 石湖清 (中南大学湘雅二医院医学心理研究所，湖南 长沙 410011)
动态表情面孔再认的实验研究
大学生面孔表情材料的标准化及其评定
中国临床心理学杂志 1,,/ 年 第 *- 卷 第 .期
色!评价方法"要求评价者对所呈现的情绪面孔图片 进行分类# 评价者只需指出情绪面孔图片所表达的 情绪类型$不需要提供自己的情绪感受% 实验程序" 用 !"#$%&’ 软件编制程序呈现图片$显示器亮度&对 比度和色彩均为统一设置! 图片呈现时被试根据自 己的即时感受为图片划分类型$ 每种情绪类型对应 计算机大键盘数字键 (")! 分类时间由被试自己掌 握$每完成一幅图片的分类$程序会自动进入下一张 图片$要求被试不做长时间思考!每 *+, 幅图片休息 一次! 正式评价前对被试进行举例讲解$ 并安排练 习$练习图片共 -, 幅! !"# 结果
)-2)*
握%当同一幅图片再次出现时$被试需要仔细观察该 图片$ 判断该面部表情中是否还含有其他的情绪成 分$如果有$则继续为其划分类型$并为其强弱程度 打分%每完成一幅图片的分类和强弱程度判断后$程 序会自动进入下一张图片% 每 ), 幅图片休息一次% 正式评价前对被试进行举例讲解$并安排练习$练习 图片共 -, 幅% #"# 结果 !"!"$ 各类图片百分比分析 根据对图片选择的人 数百分比和图片类型将图片统计分类见表 *% 由统 计结果可以看出$ 评分者对高兴的表情有最高的认 同率$有 )06)5的高兴图片的认同率达到 2,5以上$ 而对带有厌恶和恐惧表情的面孔图片认同率很低%
对评分者的评价结果进行统计! 选出 . 名评分 者对其分类一致的图片$结果得到高兴 *)/ 张&愤怒 00 张 &恐 惧 11 张 &悲 伤 0/ 张 &厌 恶 *2 张 &惊 讶 21 张&平静 */+ 张$共 /32 张! 符合要求的图片分别占 原 始 图 片 数 量 的 百 分 比 为 " 高 兴 2*4.5 & 愤 怒 -26/5&恐 惧 *)605&悲 伤 -.635&厌 恶 1.6*5&惊 讶 0-6.5&平静 3.6-5!
中国面孔表情图片系统的修订
【 摘
要 】目的：扩展本土化 的中国面孔表情图片 系统 以提供情 绪研 究 的取材 。方法 ：采用方 便取样 。
从北京 ２所高等艺术 院校 的表演系 、导演系选取 １０名学生 ，作为 面孔 表情表 演者 ；从北京 ２所 普通高等 ０
院校招募 １０名学生 ，作为面孔表情评 分者。采集表演者 的愤怒 ，厌 恶 ，恐惧 ，悲 伤 ，惊讶 ，高 兴和平静 ０ ７种面孔表情 图片 ，再 由评分者对图片进 行情 绪类 别 的判 定和情绪 强烈 程度 的 ９点量表 评分 ，扩展 各种情 绪类型 的图片数量 。然后 ，从北京 ３ 普通 高校 戏剧社社员 中选取 １０名学生 ，从北京某社 区选取老 年人 、 所 ０
ａｔ ｇａｄｄｒｃｎ ｅａｔ ｅ ｔ ｆ ｗ ｔ ｏｌ ｅ ｅ ｉ ｅｅｓｌ ｔ ｓｔ ｘ ｒｓ ｒＡ ｄ１０ｓ ｄｎｓ ｅｅ ｃ ｎ ｎ ｉ ｔ ｇｄｐｒ ｎ ｏａ ｌ ｇｓｉ Ｂ ｉｎ ｗ ｒ ｅ ｃ ｄａ ｅｅｐｅｓ ． ｎ ｔ ｅｔ ｗ ｒ ｉ ｅｉ ｍ ｏ ｔ ｒｃ ｅ ｎ ｊｇ ｅｅ ｈ ｅ ０ ｕ
儿 童各 １ ，作为面孔表情表演者 ；另从北京 ２所普通高 等院校招募 １０名学生 ，作 为面孔 表情评分 者。 Ｏ名 ０
进一步扩展负性 图片 的数 量 （ ，愤怒 ，厌恶 ，恐 惧 ，悲伤 ） 如 ，并补充 一些其他 年龄段 的 图片。结果 ：得 到具有代表性 的 ７种情绪类型的面孔表 情图片共 ８０张 ，每张 图片都有其 对应 的认 同率和 情绪 强度评 分 ， ７ 其 中 ，愤怒 ７ ，厌恶 ４ ４张 ７张 ，恐惧 ６ ４张 ，悲伤 ９ ５张 ，惊讶 １０张 ，高兴 ２ ８张 ，平静 ２ ２张 。结论 ：本 ２ ４ ２ 研究初步建立 了信度较高 的中国人面孔表情图片系统 ，可作为 以后情绪研究 的选取材料 ，本系统有 待进一
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中国面孔表情图片系统的修订
龚栩;黄宇霞;王妍;罗跃嘉
【期刊名称】《中国心理卫生杂志》
【年(卷),期】2011(025)001
【摘要】目的:扩展本土化的中国面孔表情图片系统以提供情绪研究的取材.方法:采用方便取样.从北京2所高等艺术院校的表演系、导演系选取100名学生,作为面孔表情表演者;从北京2所普通高等院校招募100名学生,作为面孔表情评分者.采集表演者的愤怒,厌恶,恐惧,悲伤,惊讶,高兴和平静7种面孔表情图片,再由评分者对图片进行情绪类别的判定和情绪强烈程度的9点量表评分,扩展各种情绪类型的图片数量.然后,从北京3所普通高校戏剧社社员中选取100名学生,从北京某社区选取老年人、儿童各10名,作为面孔表情表演者;另从北京2所普通高等院校招募100名学生,作为面孔表情评分者.进一步扩展负性图片的数量(如,愤怒,厌恶,恐惧,悲伤),并补充一些其他年龄段的图片.结果:得到具有代表性的7种情绪类型的面孔表情图片共870张,每张图片都有其对应的认同率和情绪强度评分,其中,愤怒74张,厌恶47张,恐惧64张,悲伤95张,惊讶120张,高兴248张,平静222张.结论:本研究初步建立了信度较高的中国人面孔表情图片系统,可作为以后情绪研究的选取材料,本系统有待进一步完善.
【总页数】7页(P40-46)
【作者】龚栩;黄宇霞;王妍;罗跃嘉
【作者单位】北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室,北京,100875;北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室,北京,100875;中国科学院心理研
究所心理健康重点实验室,北京,100101;北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室,北京,100875;中国科学院心理研究所心理健康重点实验室,北京,100101【正文语种】中文
【中图分类】G449;B842.6
【相关文献】
1.场景情境与面孔表情图片诱发ERP的早中期成分差异性研究 [J], 王欣;靳静娜;李松;刘志朋;殷涛
2.制备中国人物静态面部表情图片及信度效度的初探 [J], 顾莉萍;静进;金宇;徐桂凤;梁华妮;黄赛君;杨文翰;五十岚一枝
3.来自第19届中国国际服装服饰博览会的报道老面孔国产大品牌“借壳”走出去新面孔陌生洋品牌“借势”涌进来 [J], 罗书宏
4.老标准新面孔——ISO 9001标准修订的主要看点 [J], 保罗·潘斯; 刘健
5.简笔画面孔正倒立表情图片识别N170的特征分析 [J], 陆雪松;何逸康;周曙;王红星;刘艳丽;洪忠贤;王锦玉
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