1 微表情定义与技术原理
针对人们真实情绪和意图的研究始终是心理学和社会学主要研究方向。在20世纪早期,有学者开始以生理指标为基础的情绪或者意图研究。1921年加州大学John Larson发明了测谎仪,之后又出现了基于热图像、脑电信号以及功能磁共振成像等方法的生理监测方法。但这些方法的信息采集需要专门设备,而且这些评估手段基本公开,人们可以经过一定的训练来隐瞒其真实意图。与上述生理线索相比,面部表情是在人类进化过程中形成的,是人类之间传递社会信息的主要手段和直观手段。由于面部表情特征包含丰富直观的情绪信息,并且可以通过非接触的采集方式获取,因此获得人们广泛关注。
表情是情绪的主观体验的外部表现模式,分为生理表情(真实心理状态)、情绪表情(真实心理状态+伪装决策)和社交表情(理性决策和控制)等。美国Paul Ekman教授将人类的面部表情分为六类:高兴、惊讶、悲伤、愤怒、厌恶、恐惧。其中,心理学家和神经学家发现,欺骗者会通过情绪欺骗试图压抑某些反映真实情绪的信号,但却无法完全压抑,导致其真实情绪信号泄露,这便出现了微弱且快速的面部动作,即微表情。微表情则特指人类试图压抑或隐藏真实情感时泄露的非常短暂且不能自主控制的面部表情。美国著名心理学家,表情和微表情的奠基者Ekman经过研究认为,微表情具有三个特点:持续时间不超过1/5秒,能反映人的真实情感,在全人类是普遍存在的。
微表情可能是判断一个人真实情感的最有利的线索。经过几十年的理论发展和试验验证,微表情逐渐被学术界接受和认可,美国已经在这方面进行了几十年的研究工作,已被美国交通运输安全部用于多个机场的安检中,此外,在美国司法审讯、临床医学等领域也进行了应用测试。但国内在微表情的研究起步较晚,研究成果较少,而由于该领域的研究在很大程度上对于国家安全和司法实践较为重要,所能获得的国外资料较少。这种封锁在一定程度上也说明了微表情研究的重要意义和潜在价值,因此有必要加强对微表情的研究。
2 微表情检测与识别关键技术
在实际应用中,人们往往需要针对长视频中的面部表情进行分析。因此,作为一套完整实用系统,首先需要研究微表情和宏表情联合检测技术,并对检测到的面部序列进行纠正,然后以纠正过的面部序列为基础,对其中包含的情绪进行分类识别,进而建立从检测到识别的系统体系。 主要研究内容如下:
(1)基于长视频的宏表情与微表情检测研究
目前大多微表情研究仍基于对样本图像和确定视频帧的识别,而真实系统则需要从长视频中检测到微表情的出现才能进一步对微表情进行分析,由此,作为微表情研究的技术基础,首先将在微表情与宏表情检测的研究基础上,研究并刻画宏表情与微表情在时间和空间上的差异性,降低宏表情在微表情检测时的干扰影响,并通过对面部运动强度和时空约束的分析来探索实时性和可靠性的制约关系,建立优化模型进行问题求解,解决微表情和宏表情并存的检测难题,最终为实现表情变化分析提供良好的基础保障。