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微表情识别到底靠不靠谱?来听听陈通教授怎么说

发布日期:2020-02-23
[ 导读 ] 9月15日,由中国心理学会法律心理学专业委员会、↑甘肃政法学院犯罪〒心理测试技术研究中心等单位举办了全国心理测试◙技$术研究、应用及人员培养研讨会。西南大学教授陈通围绕情感识别技术进行了演讲,分享学术界的最新进展。

前几日,马云宣布了辞去阿里巴巴董事长一职,转而投身到教育行业中。这似乎验证了几年前他接受央视记者撒贝宁采访时,表示他最快乐的日子是在杭州每个月拿300元教书的日子这一说法。同期的热点还有王建林先赚一个亿的小目标,刘强东的不识妻美,你真的可以判断这些业界大佬们是否说其所想吗?

9月15-17日,由中国心理学会法律心理学专业委员会、甘肃政法学院犯罪心理测试技术研究中心、中国政法大学犯罪心理学研◥究中心、中国人民公安大学犯≈罪学学院、西北师范大学心理学院共同举办的全国心理测试技术研究、应用及人员培养研讨会在深圳市青青世界召开。作为受邀媒体参加,为你解码情感识别技术。

在会︼︽︾上,西南大学电子信息工程学院教授陈通围绕情感非接触识别技术进┗行了演讲,与心理学领域℅的专家学者分享学术界的最新进展。

基于▼热成像技术和血氧的情感识别

情感计算的研究始于MIT媒体实验室。1997@年,MIT出版了专著《情感计算》,正式将情感计算这一的概念介绍给大众读者。情感计算是与情感有关,来源于情感或者能对情感施加影响的计算,包括情感识别、情感表示、情感建模、情感交互等四个方面。情绪会引起人体生理、行为趋向、主观意识的反应。从达尔文的进化论来看,有利于物种生存的情绪反应才被△保留,因此目前我们所拥有的情绪反应均是经过●选择的。例如敌人的出现,引发我们自主神经系统的活动,心跳与╨血压上升,皮质醇分泌增加,使身体ц准备▊战斗或逃跑的反应(Fight-or-Flight Response),另一方面也呈现外显的凶恶表情以及显示具有防御与攻击姿势的行为。

热成像技术是指利用热感红外探测器和∕光学成像物镜接受被测目标的红外辐射能量分布图形反映到红外探测器的光敏元件上,从而获得红外热像图,这种热像图与物体ↇ表面的热分布场相对应。

早前2000年,美国开展了非接触式心理应激状态识别的研究,采用的技术主要是热成像☏技术。基于热成像技术的心理应激状态识别的原理基于当一个人的情绪有所波动时,他的面部特定区域温度会有所升高,即主要从体表温度判断一个人的情绪。陈通介绍,这种方法有两种缺陷,一是在不同物理环境下,比如当环境温度发生剧烈变化时,这种方法便不再适用;二是如果人体出汗,在热成像显示下,人体的皮肤温度显¥示会很低。

因此,陈通提出了利用组织血氧饱和度(StO2)非接触式地识别心理ì应激状态。 StO2是皮下毛细血管,静态血管等组织的含氧量。陈通主要开发用于生成StO2的稳í健实时算法,研究情感状态下的面部StO2模式。相对于热成像技术,这种方Ж法更为可靠。

微表情识别

“人虽然会掩饰自己的表情,但总会有不经意间泄露出的情◇感。但正是这种泄露♯♮出的情感,往往能代表人最真实的情绪或者意图。”陈通笑着说道。

人体面部50多组肌肉可以形成4000多种不同的组合,但真正有效能传递信息的只有1000多种。要想做到《Lie to Me 》中主人公从各种细微、稍纵即逝的面部表情中判断被测试对象是否撒谎的程度,除了拥有极高的天赋以外∫还需付出极大的努力。

在《确认过眼神,你……这是在假笑?》一文中,陈通说道┙◆,微表情的持续时间Ч一般在0.04-0.5秒之间,且面部肌肉群收缩√或舒张幅度小,甚至只有部分肌肉群发生收缩或舒张运动,因此用肉眼较难观察和识别。但人本身的自然反应机制会驱使︱︳肌肉做出相应的收缩或舒张活动,因此微表情发生在自然反应机制占据上风∈的短暂时刻,是人真实情绪的表现形↔式。

在心理学和信息科学交叉研究的基础⊙上,依托۩面部编码理论、计算机视觉和模式☼识别技术,微表情自动识别系统有望得到进一步发展。目前全球已经公开发布5个微表情数据库,其中中国科学院心理研究所占据了3个。

自2012年以来,深度学习算法的提出,促进了人工智能在各个识别领域的发展。迁移学习和深度学习的结合,使得微表情的识别率进一步得到提升↘。2018年5月,首届国际№微表情识别ⓞ大赛(MEGCκ2018)上,来自西南大学和中≥国科学院的参赛队利用迁移学习将宏表情的特征迁移到识别微表情的“深度神经网络”上,取得了最™高识别率。

陈通最后表示,高校的研究和企业有所不同。高校一般走在创◘新的前沿,提出新的概念,尝试新的技术,引领▓社会技术进步的方向。但是在落地实际产业方面还需要以企业的Ⅶ方式运作或是和企业合作。

事实上,国内外已有不少企业下海尝鲜,在情绪识别领域进行布局。国外的微软、国内的旷世科≮≯技均对外Θ公∽布了情绪识别工具,使用者只要上传自己的照︰片,微软就会自动分析出照片中人物的脸部表情,并给出“吃惊”、“忧伤”等8种表情 的分析结果。

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