深度学习下的微表情研究难题:数据捕捉困难 耗时长、样本小

时间:2019-10-25 来源: 国内新闻
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看似无意的微观表达揭示了人们试图掩盖的内心世界。近日,2019CNCC微表达检测与识别论坛在苏州举行。与会者讨论了微表情数据库的进展,情绪渗漏与欺骗之间的关系,基于深度学习的微表情分析以及可能的未来应用领域。

面部表情是情感表达的主要窗口。美国心理学家Albert Me Labeen提出了一个公式:情感表达=7%的语言+ 38%的声音+ 55%的面部表情。达尔文还在《人类和动物的表情》中指出,面部表情是人类长期进化的结果。

表达一直存在,但是随着信息技术和图像识别技术的发展,它们已得到更深刻的认识。

通常,我们引用的表达式是宏表达式。实际上,有两种表达式很难检测:一种是强度很低的弱表达式;另一种是强度很低的弱表达式。另外就是这个论坛的主题很短。微表达。

目前,微表达研究的三个主要方向包括建立微表达数据库,自动识别和注释微表达以及测谎应用。

创建微表达式数据库很困难

2019CNCC微表达检测与识别论坛邀请了六位主旨发言人。其中,京东数字技术有限公司的严文静博士和山东大学副教授利用他们的亲身经历来解释微表达的注释和微表达数据库的建立。处理。

两人指出,捕获微表达式的困难使数据库难以建立。

贲烨介绍了山东大学建立跨源面部宏观/微观表达数据库的经验。严文静指出,目前的两种微观表达的诱导机制是,一种是模拟或执行微观表达,例如USD-HD数据库。另一种是通过观看刺激性视频(例如CASME数据库)来诱导微表情。

严文静特别指出,当前的应用更多是后一种自然诱导的微表达数据库。到目前为止,微表达式数据库的样本量很小,并且仍然难以克服无法迅速收集足够高质量的微表达式数据集的难题。

据报道,微表情数据库建立的一项重要任务是标记视频中的微表情。当前的微观表达基于美国心理学家Paul Ekman于1976年提出的面部行为编码系统(FACS)。

微观表达反映了人类的内心世界吗?

保罗埃克曼(Paul Ekman)认为,微表情的不可控制的自发性可以反映出人类情感的真实内在状态。因此,微观表达最成熟的应用是测谎,例如人与人之间的信任关系,人类经济。信用问题等

看似无意的微观表达揭示了人们试图掩盖的内心世界。但是,检测带有情感泄漏的欺诈行为是否科学?这是检测欺诈的唯一线索吗?在论坛上,江西中医药大学沉兴兵副教授作了题为“欺骗检测的情感泄漏线索”的报告。他指出,情绪外泄表明欺骗的可能性很高,但情绪外泄并不等于欺骗。测谎仪应该全面检查比微表情(例如瞳孔和声音)更多的泄漏通道。

情感计算是强大人工智能的核心技术

目前,计算机和心理学界广泛关注机器人的情感识别和人类情感的产生。

因此,论坛还邀请了两名跨学科学者将计算机技术与心理学理论相结合,以向参与者提供反馈。

东南大学博士生导师郑文明教授作了题为“从宏观表情到微观表情的情感识别”的报告。西安交通大学博士生导师洪小鹏作了题为“基于深度学习的自动微表达分析”的报告。两人介绍了微表达式的自动识别及其智能应用程序。

参与者希望未来的微表情的研究结果将不仅基于测谎仪技术在安全筛选,讯问等方面的应用,而且还将开放应用领域,例如为自闭症儿童建立社会救助以情感机器人为核心。系统,应用于3D动画,电影等。

本次论坛由中国科学院心理研究所副研究员王素静博士主持。

(原标题:深度学习下的微表达研究问题:难以捕获数据,时间长,样本少)

(编辑器:DF134)

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