微表情识别方法

　　专家简介

　　王甦菁，中国科学院心理研究所副研究员，硕士生导师。2012年6月博士毕业于吉林大学计算机科学与技术学院，2012年8月至2015年6月在中国科学院心理研究所做博士后工作。2015年7月加入中国科学院心理研究所。主要研究方向为模式识别与机器学习，特别是微表情识别。在国内外重要期刊和学术会议上发表二十余篇论文，包括TIP、TNN、ECCV等。2014年起担任Neurocomputing期刊的Associate Editor。CCF 高级会员，中国计算机学会计算机视觉专业委员会委员，中国人工智能学会人工心理与人工情感专业委员会委员，中国图象图形学学会机器视觉专业委员会委员。主持国家自然科学基金面上项目2项，北京市自然科学基金面上项目1项，中国博士后基金2项。被新华社称为“中国版霍金”。

　　项目简介

　　微表情是人类试图抑制或隐藏真正情感时不经意泄露的短暂的、不能自主控制的面部表情。微表情不同于普通表情，持续时间仅为1/25至1/5秒。微表情是谎言检测的重要线索之一。

　　本项目通过计算机科学与心理学实质交叉，系统的解决了微表情检测和识别的8个关键问题：诱发自发的微表情方法并建立微表情数据库，建立微表情彩色空间模型，建立了微表情的稀疏模型，建立基于光流的微表情检测和识别方法，确定微表情表达时长和形态特征，发现情绪背景对微表情识别有一定的影响，发现呈现时间对微表情识别有一定的影响。

　　上述工作多次发表于人工智能领域或心理学领域的顶级期刊和会议，被多位国际著名学者（如表情识别著名学者Jeffrey F. Cohn教授，国际模式识别协会院士David Zhang教授, 局部二值模型LBP提出者Matti Pietikainen教授等）和多篇顶级国际期刊、国际会议论文引用（如TPAMI, TNNLS,TIP,TAC,PR, TNNLS,NEURAL NETWORKS等）。20篇代表论文总他引905次，SCI他引274次。6项核心技术获得国家发明专利授权。基础理论和方法研究方面的重要发现有：

　　(1) 研究微表情的诱发方法，建立并公开发布了两个微表情数据库，为微表情识别算法的发展提供了数据基础。这两个数据库迄今为止已被来自60个国家，253个团队申请使用。

　　(2) 首次提出基于张量的人脸，微表情彩色空间模型。相应的工作一篇发表在TNNLSH上，两篇发表在于计算机图形学与多媒体领域的顶级期刊TIP，也是第一篇在CCF A类期刊上发表的微表情识别的论文。

　　(3) 首次提出一种通用指数降维框架。把拉普拉斯嵌入的降维方法统一到一个理论框架中。为微表情数据的降维，提供理论保障。

　　(4) 首次提出一种基于主方向光流特征用于微表情检测和识别。也是第一篇在IEEE Transaction on系列期刊上发表的微表情识别的论文。

　　(5) 首次提出基于判别张量子空间分析用于微表情检测与识别。也是第一篇在SCI期刊上发表的微表情识别的论文。

　　(6) 基于微表情呈现时间短，运动幅度小的特点，我们研究了微表情的稀疏和低秩表示。

　　(7) 在心理学上，研究微表情表达的时长与形态特征，为微表情检测和识别算法提供心理学上的依据。同时借用计算机特征提取方法分析量化微表情，使得微表情在心理学上能够实现定量化研究。同时在心理学上，发现情绪背景和呈现时间对微表情识别有一定的影响。

　　实验室简介

　　中国科学院心理研究所（以下简称心理所）成立于1951年，前身为创建于1929年的中央研究院心理研究所。心理所的战略定位是：探索人类心智本质，揭示心理和行为的生物学基础与环境影响机制，为促进国民心理健康和推动社会和谐发展提供重要知识基础和科技支撑，成为引领我国心理科学发展并有重要影响力的国际著名研究机构、服务国家科技创新与城镇化发展的心理学科技智库。2015年，心理所首批进入中国科学院“率先行动计划”四类机构分类改革的特色研究所系列。

　　心理所是中国科学院心理健康重点实验室和中国科学院行为科学重点实验室的依托单位，设有健康与遗传心理学、认知与发展心理学、社会与工程心理学3个研究室，与香港中文大学共建生物社会心理学联合实验室。

　　截至2018年10月1日，心理所有职工209人，其中研究人员149人（研究员45人、副研73人、助研31人），管理和支撑人员60人，中共“十九大”、“十八大”代表1人，第十二届全国政协委员1人，发展中国家科学院院士2人，国家杰出青年基金获得者2人，国家优秀青年基金获得者4人。