微表情识别
基于微表情识别的情绪评价方法研究
基于微表情识别的情绪评价方法研究一、前言随着人工智能技术的不断发展，人们已经开始思考如何将其应用到社交领域中。
情绪评价作为社交领域中的重要研究方向，已经成为了人工智能领域研究的对象。
本文将从人工智能技术的角度出发，介绍一种基于微表情识别的情绪评价方法。
该方法不仅可以帮助人们更准确地评价情绪，还可以为情感分析研究提供新的思路。
二、微表情概述人们在表达情感时，面部表情变化是最常用的一种方式。
微表情是指那些持续时间非常短的面部表情变化，通常不到 1 秒钟。
与传统面部表情不同的是，微表情往往非常微小，需要专门的技术才能识别。
不同于传统的大表情，人们通常会在一个较为正式或者不太熟悉的场面被抑制。
因此，微表情可以更好地反映人们真实的内心情感。
三、微表情识别技术微表情识别技术是在目前人工智能技术的基础上发展起来的一项新技术，它可以通过分析人们在特定情况下面部肌肉的扭动与变化，判断出人们所表达出的情感状态。
微表情具有隐蔽性和可靠性两个特征：1. 隐蔽性：微表情通常持续时间非常短，而且很多时候人们不自觉地表达了某种情感，而这种情感对方往往并不能察觉。
2. 可靠性：微表情通常反映人们真实的情感状态，因此它们的存在可以帮助人们更准确地理解他人情感。
目前，微表情识别技术已经得到了不断的发展。
其中最著名的研究机构之一是美国卡内基梅隆大学的人机交互研究所。
该研究所研究出了一种基于机器学习的微表情识别系统，这个系统可以自动检测视频中的微表情并判断情感状态。
四、基于微表情识别的情绪评价方法基于微表情识别的情绪评价方法可以通过分析人们在特定情况下面部肌肉的变化，来对他们的情感状态进行评估。
这种方法有以下优点：1. 基于真实行为的评价：微表情反映的是人们真实的情感状态，因此使用微表情来评估情感状态可以获得更加准确的结果。
2. 适用性强：微表情识别技术不需要特定环境，可以在不同的场合使用，比如面试、婚恋配对等。
3. 非侵入式：微表情检测不需要干扰被观察者的活动，能够满足道德和技术方面的要求。
微表情检测与识别技术研究
微表情检测与识别技术研究一、介绍微表情检测与识别技术微表情检测和识别技术是一种基于非言语交流方式的情感识别技术。
它可以通过感知到人类面部微表情，以此来检测和识别出人类内心深层情感的体现，从而有效提升人类与机器之间的人机交互能力，为众多领域和行业带来重大的应用和创新。
二、微表情的基本概念和分类微表情是一种威胁或有害情境下人类面部的短暂表达。
它是指那些持续时间短、肌肉收缩微小的面部表情。
由于微表情出现和消失都极快，因此很难被肉眼察觉。
微表情可以根据其出现的原因被分为情绪表达、欺骗表达和自发表达三类。
三、微表情检测技术微表情检测技术主要有两种方法：视频分析和生理传感技术。
视频分析方法是通过对视频数据的分析，检测和识别出微表情的存在；生理传感技术通过生理参数的变化来识别出微表情的存在。
四、微表情识别技术微表情识别技术采用计算机视觉和机器学习技术来识别和分析微表情，从而识别出其中蕴含的情感信息。
微表情识别技术的主要任务是从众多的微表情中识别出表达者内心所体现的情感。
五、微表情检测和识别技术的应用微表情检测和识别技术已经得到了广泛的应用。
它可以被应用到以下领域：1. 犯罪侦查领域，特别是在警方的犯罪调查和审讯过程中，检测出被讯问者的不良情绪和欺骗行为。
2. 教育领域，通过微表情检测和识别技术，更好地了解学生的情绪状态，从而进行更精准的教育和关注。
3. 医疗领域，微表情检测和识别技术可以用于自闭症、注意力不足、多动症等疾病的诊断和康复过程中。
4. 机器人和虚拟人物领域，通过微表情检测和识别技术，机器人和虚拟人物可以更好地与用户进行人机交互。
六、微表情检测和识别技术的未来发展微表情检测和识别技术的发展将面临着许多挑战和机遇。
随着技术的不断进步，微表情检测和识别技术将变得更加普及和便捷，并且在更多的领域得到广泛应用。
同时，人工智能技术的发展也将会促进微表情检测和识别技术的发展，推动其在更多领域的深入应用和创新。
七、结论微表情检测和识别技术的应用前景非常广阔，具有很强的实用价值。
基于深度学习的微表情识别技术研究
基于深度学习的微表情识别技术研究随着科技的飞速发展，深度学习技术逐渐被应用于人脸识别、情感分析、智能辅助等领域。
其中，微表情识别作为深度学习技术应用的一种领域，有着广泛的应用前景。
本文旨在从微表情识别技术背景、方法原理以及应用前景等方面进行探讨。
一、微表情识别技术背景微表情是指人类在极短时间内不自主地弹出的面部表达，通常持续时间在1/25到1/5秒之间，无论是对于表达者还是观察者，都不容易察觉到。
微表情通常反映人类内心的真实感受，对于情感分析、虚假语言识别等领域有着重要的意义。
但是，由于微表情持续时间短、频率低，加之人类的观察能力有限，所以通过肉眼观察或人工判断微表情非常困难。
因此，微表情识别技术的出现可以解决这一难题，从而实现更加精准的情感识别和语言判断等任务。
二、微表情识别技术方法原理微表情识别技术的主要方法包括特征提取、分类识别和模型训练等。
其中，特征提取是微表情识别的重点和难点。
目前，常用的特征提取方法包括基于几何纹理和基于二维离散小波变换的方法。
此外，基于卷积神经网络（CNN）方法也成为新的研究热点。
因为CNN具有迁移性、可学习性等特点，可以有效提取微表情的特征。
在分类识别方面，主要采用的方法包括支持向量机（SVM）、贝叶斯分类、决策树等。
通过这些方法可以对微表情进行分类判断，进而实现微表情的自动识别。
除了特征提取和分类识别之外，模型训练也是微表情识别技术的关键。
在模型训练方面，可以采用监督学习、无监督学习等方法。
监督学习可以利用已知的微表情数据进行模型训练；无监督学习则可以通过自主学习等方法，使模型更具有普适性和鲁棒性。
三、微表情识别技术应用前景微表情识别技术应用于多个领域，包括情感分析、安全监控等。
在情感分析方面，微表情可以反映人类内心的真实感受，从而对于客户服务、市场调查等领域具有重要意义。
在安全监控中，微表情识别技术可以监测人类面部表情变化，从而实现对于威胁的实时掌控。
此外，微表情识别技术还可以应用于虚假语言识别、医疗诊断等领域。
基于深度学习的微表情识别算法研究与应用
基于深度学习的微表情识别算法研究与应用近年来，人工智能领域的发展如火如荼，深度学习作为其中的一颗明星，吸引了广大研究者的关注。
微表情识别作为情绪识别的重要组成部分，具有广泛的应用前景。
本文旨在通过对基于深度学习的微表情识别算法的研究与应用进行探讨，深入探究其原理、方法和发展趋势。
首先，让我们明确什么是微表情。
微表情是人类在表达情绪时短暂出现的面部表情，通常持续时间很短，仅为1/25到1/5秒。
由于微表情的短暂和微弱，大多数人很难察觉和理解，但是它们包含了丰富的情绪信息，有助于识别一个人的真实内心感受。
传统的微表情识别方法主要依赖于人工对视频中的微表情进行观察和分析。
这种方法费时费力，并且容易受到主观因素的干扰。
因此，研究者们开始探索基于深度学习的微表情识别算法。
基于深度学习的微表情识别算法主要包括以下几个步骤：特征提取、特征选择、分类器训练和分类器应用。
首先，特征提取是微表情识别的关键。
常用的特征提取方法包括传统的手工设计特征和基于深度学习的特征提取方法。
传统的手工设计特征包括LBP、HOG等，但是这些特征往往只能提取局部信息，对微表情的整体特征捕捉不足。
相比之下，基于深度学习的特征提取方法能够通过多层次、多尺度的网络结构提取更丰富的特征信息，从而更好地捕捉微表情的细微变化。
其次，特征选择是为了筛选出对微表情识别最具区分能力的特征。
常用的特征选择方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
这些方法能够通过数学模型计算特征的权重，从而减少特征的维度，提高识别效果。
第三，分类器训练是为了建立一个能够将特征与情绪类别进行映射的模型。
在基于深度学习的微表情识别算法中，常用的分类器包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
这些分类器能够通过大量的训练数据学习到特征与情绪之间的映射关系，从而实现微表情的自动识别。
最后，分类器应用是将训练好的分类器应用于新的微表情识别任务中。
用户可以通过将视频输入模型，模型将自动识别和分类视频中的微表情，从而帮助用户更好地了解他人的情绪状态。
40个微表情动作意思
40个微表情动作意思微表情是指持续时间很短暴露在面部的情感表达，通常不到一秒。
微表情可能会向别人展示真实的情感，通常是在试图掩饰或隐藏真实情感时出现。
下面是40个微表情动作的意思中文解释：1. 蹙眉：不满或疑惑2. 眨眼：焦虑或不安3. 皱眉：生气或不愉快4. 眉头微微扬起：惊奇或欣喜5. 嘴角上扬：开心或满意6. 嘴角下垂：悲伤或失望7. 嘴唇咬紧：焦虑或紧张8. 嘴唇微微颤抖：害怕或不安9. 嘴唇微微抿紧：不愉快或不满10. 嘴唇抿紧并微微颤抖：极度不安或害怕11. 瞳孔扩大：兴奋或惊讶12. 瞳孔收缩：恐惧或压力13. 嘴唇咬牙：愤怒或挫败14. 眼睛微微转向：尴尬或不确定15. 眼睛微微眯起：怀疑或不信任16. 眉毛上扬并伴随眼睛的微微眯起：讥讽或愤怒17. 眼睛直视并微微眯起：敌意或愤怒18. 眉毛上扬并微微眯起：傲慢或不屑19. 眉毛下垂并微微眯起：不满或烦躁20. 眼神飘忽不定：犹豫或不确定21. 眨眼并微微撇嘴：愤怒或不满22. 眼神投向周围：不耐烦或不情愿23. 嘴角上翘并微微眯起眼睛：幸灾乐祸或轻蔑24. 鼻子微微皱起：不满或抗拒25. 扭曲嘴巴并伴随眼睛的微微眯起：不屑或轻蔑26. 鼻子微微抬起并眼睛直视：高傲或傲慢27. 嘴唇低垂并嘴角微微上翘：悲伤或失望28. 嘴唇微微颤抖并眼神游离：极度害怕或恐惧29. 嘴唇紧抿并拉长：不满或压抑30. 眨眼并嘴唇微微张开：惊讶或震惊31. 轻抿嘴唇并眨眼：紧张或焦虑32. 嘴角上翘并皱眉：挑衅或嘲讽33. 鼻子皱起并眼睛直视：不耐烦或生气34. 嘴唇微微颤抖并撇嘴：害怕或不满35. 眼睛直视并微微眯起：愤怒或不满36. 眨眼并眼神飘忽：不耐烦或厌烦37. 嘴唇微微抿紧并眨眼：担忧或不安38. 瞳孔扩大并蹙眉：惊恐或震惊39. 嘴唇紧抿并眼睛直视：不满或愤怒40. 嘴角上翘并眼睛凝视：轻蔑或傲慢这些微表情动作的意思中文可以帮助人们更好地解读他人的情绪状态，从而更有效地沟通和理解他人。
微表情识别读脸读心答案
微表情识别：读脸读心答案简介随着人工智能技术的飞速发展，微表情识别成为了一个备受关注的研究领域。
通过对人的面部表情进行分析，可以获取到更加准确的情绪和心理状态信息，实现更精准的交流和情感分析。
本文将介绍微表情识别的基本概念、应用场景以及相关技术算法。
微表情识别的基本概念微表情是指人的面部肌肉在极短时间内产生的微小变化，通常持续时间在1/25到1/5秒之间。
与常规的表情不同，微表情往往是无意识的，并且很难被观察者察觉到。
微表情识别的目标是通过分析这些微小的面部表情变化来判断人的真实情绪，这为研究者提供了一种独特的探究人类情感和心理状态的途径。
微表情识别可以应用于多个领域，例如心理学、社交交互、娱乐等等。
在心理学领域，通过分析人的微表情可以了解患者的真实感受和内心状况，帮助心理治疗。
在社交交互中，微表情识别可以帮助我们更好地理解他人的情感和意图，并进行更有效的沟通。
在娱乐领域，微表情识别可应用于虚拟现实游戏、智能机器人等，提升交互体验和情感共鸣。
微表情识别的技术算法微表情识别技术主要分为两个阶段：面部表情提取和情绪分类。
面部表情提取面部表情提取是指从输入的人脸图像或视频中提取出面部区域，并分析其中的微表情变化。
常用的面部表情提取算法有以下几种：1.基于人脸特征点标定的方法：通过检测面部的特征点，如眼睛、嘴巴等，来定位面部区域，并提取出面部表情。
这类方法的优点是定位准确，但对于低分辨率或模糊的图像容易受到影响。
2.基于外部特征分析的方法：通过分析面部的纹理、颜色等特征，来提取出面部表情。
这类方法不依赖于面部特征点的准确定位，因此对于低质量的图像也有较好的适应性。
3.基于深度学习的方法：使用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，通过学习大量的人脸图像来提取面部表情。
这类方法的优势在于可以自动学习人脸图像的表征，具有较高的准确率和鲁棒性。
情绪分类情绪分类是指将提取出的面部表情与特定的情绪类别进行关联，常见的情绪类别包括高兴、悲伤、愤怒、惊讶等。
人脸微表情识别案例
人脸微表情识别案例背景人脸微表情是指在人类面部表情中非常短暂、微小的变化，通常持续时间仅为几十到几百毫秒。
这些微小的变化可以传达出个体内在的真实感受和情绪状态，对于心理学研究、咨询治疗、面试招聘等领域具有重要意义。
然而，由于人脸微表情的瞬间性和隐蔽性，传统的人工观察和判断往往存在主观性和局限性。
因此，开发自动化的人脸微表情识别系统具有重要价值。
过程数据采集为了构建一个有效的人脸微表情识别系统，首先需要采集大量的人脸微表情数据作为训练集。
一种常用的方法是使用高速摄像机对志愿者进行录像，并请志愿者在观看特定刺激视频或图片时保持自然反应。
这些录像将捕捉到志愿者面部不同时间点的微小变化。
数据预处理在数据采集之后，需要对采集到的视频进行预处理以提取出关键信息。
首先，将视频分解成一系列的图像帧。
然后，使用人脸检测算法对每个图像帧进行人脸检测，确保只有面部区域被保留下来。
接下来，使用关键点定位算法对每张图像帧中的面部区域进行关键点标定，例如眼睛、眉毛、嘴巴等。
这些关键点将在后续的微表情分析中起到重要作用。
特征提取在数据预处理之后，需要从每个图像帧中提取出有效的特征以供识别模型使用。
常用的特征提取方法包括传统的基于几何形状和纹理的方法，以及基于深度学习的方法。
传统方法通过计算面部区域的几何形状和纹理特征，如面部肌肉运动、皱纹变化等来表示微表情。
而基于深度学习的方法则通过将面部区域输入预训练好的卷积神经网络（CNN）中提取出高级抽象特征。
模型训练在完成特征提取之后，需要使用已标注好情绪标签的数据集对识别模型进行训练。
常用的模型包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、卷积神经网络（CNN）等。
这些模型将输入的特征与对应的情绪标签进行学习，以建立一个从特征到情绪的映射关系。
模型评估在模型训练完成后，需要对其进行评估以验证其识别效果。
一种常用的评估方法是使用交叉验证，将数据集划分为训练集和测试集，并使用测试集中的样本进行模型性能评估。
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人类面部表情是交流和表达情感的重要方式之一。
事实上，面部表情中的微小变化在人际交流和情感理解中起着重要作用。
由于微表情的短暂性和难以察觉，人脸微表情识别成为一项具有挑战性的任务。
本文将对人脸微表情的识别方法进行综述，并介绍相关的应用和未来的研究方向。
首先，人脸微表情识别的基本方法通常包括表情数据库的构建、特征提取和分类器设计。
在构建表情数据库时，研究者通常会要求受试者在特定的情感状态下进行面部表情的录制，并标注相应的情感类别。
然后，通过分析人脸图像序列中的微小变化，可以提取出不同的特征。
目前常用的特征包括局部二值模式（Local Binary Patterns）、光流特征和形状特征等。
最后，利用分类器对提取到的特征进行训练和分类，以实现微表情的识别。
目前，人脸微表情识别已经在多个领域得到了广泛的应用。
首先，在心理学领域，人脸微表情识别可以用于研究情感的产生和表达。
通过分析微表情，可以更好地理解人类的情感状态和心理活动。
其次，在司法领域，人脸微表情识别可以用于判断被告人是否在作伪证。
微表情的短暂且难以察觉的特性使得其不容易被控制，因此可以作为判断被告人是否在说谎的一个重要依据。
此外，在商业领域，人脸微表情识别可以用于情感分析和用户体验评估等方面。
通过分析用户的微表情，可以更好地了解用户的情感需求，并进行产品改进和优化。
然而，人脸微表情识别仍然面临一些挑战。
首先，微表情的识别需要利用高分辨率的人脸图像和准确的时间标记，而这在实际应用中常常难以获得。
其次，微表情的多样性和变化性使得识别算法的鲁棒性和一致性变得尤为重要。
当前的研究主要集中在二分类（真实/伪装）和七分类（七种基本情感）之间，然而，人类的情感表达远远超出了这个范围，因此，未来的研究可以探索更多情感类别的识别算法。
此外，人脸微表情识别还需要解决在复杂环境下的实时性和准确性问题。
总之，人脸微表情识别作为一项重要的研究领域，对于理解人类情感表达和识别具有重要意义。
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微表情识别.读脸读心微表情涵义·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。
(√)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。
(×)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。
(×)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。
（√）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+C2【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。
(√)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()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)A、情绪化的生物行为在刺激后优先出现B、参与表情表达的面部和肢体骨骼肌可以控制C、社会决策行为加入干预D、情绪表现仅呈短持续时间和小幅形态3【判断题】达尔文认为人类的情感和表达是天生的,不习自会的,并且具有共性。
(√)微表情形态意义1【单选题】关于微表情的表现形态不正确的描述是(D)A、包含面部表情B、包含身体姿态C、包含副语言行为D、仅指面部表情2【判断题】达尔文认为表情是情绪的表达,包括表情动作、姿态和叫声。
(×)3【判断题】情绪的意义在于有利于自我发泄。
（×）微表情读心内涵1【单选题】心理活动的本质以下哪项描述不正确()A、是脑的功能B、是主观对客观现实的反映C、是以活动的形式存在D、是主观臆想的活动2【判断题】看到了表情就能能看到当事人的真实内心。
(√)3【判断题】微表情识别所读的心包括认知、情绪情感、意志和人格。
（√）微表情应用价值1【单选题】关于微表情的特征哪项描述是不恰当的()A、自动连接B、难以控制C、显现真实D、控制出现2【单选题】微表情识别的应用价值主要体现，以下说法错误的是（D）。
A、有助于事件查证B、有助于提升情商C、可用于犯罪调查D、可以窥探他们隐私3【判断题】人类可以控制不让微表情出现。
()案例教学2：《非常了得·我是扑街少女》1【多选题】影响姜老师误判为假的主要影响因素是什么(BCD)A、扮演者扑街动作表演不到位B、扮演者感性、投入的表达方式C、扮演者描述第一扑时的天气与南京真实的天气时表情动作不一致D、观察者个人经验的带入实操训练2：《真真假假·我曾经在暴雨中被困在山上》1【多选题】支持主题事件为假的表情动作有哪些(ABCD)A、开头讲述事件及回应问题时有多冷揪衣领的安慰反应B、“就是”两字高频出现有支撑不真实的嫌疑C、回应是几个人一起的时候有刻意回忆动作(数手指),还有补充说他们关系很好的抛话题反应D、回应困在山上有多久时接连出现左手揪裤子、抱右侧,舔舌头等安慰反应面部表情基线反应1【单选题】关于表情基线的涵义哪项描述是错误的(D)A、表情基线涉及一个人的肌肉位置B、表情基线涉及一个人的肌肉形态C、表情基即线正常状态下,一个人的肌肉位置和形态而形成的基本表情线D、人类的表情基线是一样的2【单选题】关于表情基线反应的描述错误的是（D）A、习惯性的表情反应特点B、由于肌肉的生长与表达习惯而形成的情绪反应特点C、基线反应因人而异D、人类的表情基线反应是一样的3【判断题】表情基线讲的是个体差异。
()惊讶1【单选题】惊讶的形态意义哪一项描述是错误的(D)A、眉毛上扬,上眼睑提升,睁大眼睛,眼睛警觉B、嘴部自然、松弛,张口吸气C、表情只持续1秒种D、眉头紧锁2【多选题】惊讶的识别要点包括哪些表情形态和意义(ABCD)A、抬眉B、睁眼(虹膜暴露增大)C、张口吸气D、对刺激源的意外和关注3【判断题】惊讶是面临外部刺激时最初出现的情绪状态。
(×)厌恶、轻蔑1【单选题】关于轻蔑的形态意义哪一项描述是错误的(D)A、单边嘴唇上扬B、微带笑意C、本质是对刺激源的轻视和否定D、有明显的眉眼鼻的动作2【多选题】厌恶的识别要点包括哪些表情形态和意义(ABCD)A、皱眉B、闭眼C、上唇提升D、对刺激源的否定和趋远3【判断题】基本厌恶是触碰或想像肮脏或者恶心的东西给人造成的一种口腔综合反应。
(√)愤怒1【单选题】愤怒的形态意义哪一项描述是错误的()A、眉毛下压并皱眉B、瞪眼怒视C、咬牙切齿D、嘴角下垂2【单选题】愤怒的识别要点包括的表情形态和意义，以下错误的是（B）A、皱眉B、闭眼C、闭嘴鼓腮或呲牙咧嘴D、面对威胁的进攻态3【判断题】愤怒是当面临威胁和伤害刺激源时激发出的一种通过攻击来消除危险的情绪状态。
(√)案例教学3：《非常了得·我在监狱里举办婚礼》1【多选题】支持判断事件为假的表情动作有哪些()A、扮演者讲到与父亲商榷在监狱举办婚礼时所表演出来的悲伤神情B、扮演者讲述事件的情绪反应与回应遭遇小偷及爱人怒摔东西时的情绪反应不一致C、扮演者多次重复“我老婆、就是我媳妇”D、扮演者表达对媒体促成监狱举办婚礼的感谢时的真情实操训练11：《真真假假·我曾经喝的大醉过》1【多选题】支持判断事件为假的表情动作有哪些()A、讲到大醉、朋友将我带入寝室等时眼睛有右瞟,讲到时间有舔嘴唇。
B、回应醉后有哪些表现时有点尬笑C、回应醉后醒来感觉时,头疼不肯定,补充说特别想睡觉,回应几点醒来时说十点多有重复词语,但补充说我没起床,在床上玩手机D、回应醉后醒来还有什么感觉问题说嗓子不舒服时第一眼动向右瞟与真实事件回忆眼动先向上不同恐惧1【单选题】恐惧的形态意义哪一项描述是错误的(D)A、眉头向中间聚拢、上扬B、上眼睑提升,睁大眼睛, 虹膜暴露C、或嘴角横向拉伸D、眉毛下压2【多选题】恐惧的识别要点包括哪些表情形态和意义(ABCD)A、皱眉B、眉头抬高C、瞪大警觉的眼睛D、对刺激源的惧怕和不安3【判断题】恐惧是当面临威胁和伤害刺激源时产生的一种无力面对、不能承受的惊慌害怕及惶惶不安的情绪状态。
(√)悲伤1【单选题】悲伤的形态意义哪一项描述是错误的(D)A、眉毛下压,眉头皱起上扬B、上眼睑轻微褶皱,眼神黯淡C、嘴角下垂D、瞪眼2【多选题】悲伤的识别要点包括哪些表情形态和意义(ABCD)A、眉头皱上扬B、闭眼C、咧嘴D、对丧失无力挽回的哀痛忧伤3【判断题】悲伤是人面对重大丧失而又无力挽回时的哀痛忧伤的情绪表达。
(×)愉悦1【单选题】愉悦的形态意义哪一项描述是错误的(D)A、眼睛眯起,鱼尾纹B、嘴角翘起C、脸颊隆起D、眉头拧起2【单选题】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3【判断题】愉悦是刺激源高于主观预期时,激发出来的一种自我满足或者超越满足的喜悦情绪状态。
(√)案例教学4：《非常了得·我专门给陌生人寄明信片》1【多选题】支持判断事件为假的表情动作有哪些(ABC)A、扮演者讲到去过青岛时指着头花说这个是青岛买的,有抛话题嫌疑B、回应有关价值取向问题时的皱眉和紧张C、扮演者主动说“我跟说一个很文艺的事情吧”有抛话题嫌疑D、回应问题过于流畅实操训练4：《真真假假·我曾经从小偷手里拿回了手机》1【多选题】影响判断事件为真的表情动作有哪些()A、讲到“逛街进了一家店,口袋被人动过、问他说、他当时可能被我吓到、他对我笑了笑”时眼动有多次向右,与真实回忆眼动向左不一致B、有人说她假时,情不自禁地点了点头C、回应抢手机男生长什么样时眼动向左,与回忆喜欢的男生长什么样眼动一致D、回答很多问题都是大概之类的词语、或者回避问题冻结反应1【单选题】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2【多选题】冻结反应的识别要点包括哪些表情形态和意义(ABC)A、意外的刺激B、(约束)僵住的身体C、(惊怕)紧缩的内心D、以上都不是3【判断题】冻结反应是人在受到意外刺激时出现的身体僵住或活动减弱的反应。
(×)逃离反应1【单选题】逃离反应的形态意义哪一项描述是错误的(D)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2【多选题】逃离反应的识别要点包括哪些表情形态和意义(ABC)A、威胁性刺激源B、面孔、肢体与刺激源拉远C、对刺激源的厌恶或恐惧D、以上都不是3【判断题】逃离反应是人在面临危险、伤害等威胁性刺激源而又感觉无法对抗时会出现的远离刺激源反应。
(×)安慰反应1【单选题】安慰反应的形态意义哪一项描述是错误的(D)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2【多选题】安慰反应的识别要点包括哪些表情形态和意义(ABC)A、负面刺激源B、行为人针对自己的触碰或多部位的自慰动作C、抚慰心理产生的不适感受D、以上都不是3【判断题】安慰反应是人受到批评、压力、否定等负面刺激时,以减缓内心的不适感,下意识地表现出来的一些自我安顿、抚慰反应。