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工程概论&虚拟大创

学院：海棠一号书院

课程：工程概论

组长：黎某某

组员：洪某某，廖某某，李某某，刘洋，伯竞琦，易某某

微表情识别系统

目录

项目组成员及贡献度

项目简介

项目可行性分析

项目实施方案

项目进度计划

项目经济和社会效益分析

成员分工情况

预期成果及成果展示

资助经费使用计划

注释及参考文献

附录

项目组成员及贡献度

表一

成员

廖某某

黎某某

洪某某

李某某

刘洋

伯竞琦

易某某



贡献度

100

100

100

100

100

100

100



项目简介

项目背景

随着经济发展，人们生活水平的提高，更多的人开始了解到心理健康的重要性，而重视心理健康也并非说说而已，更要落实到行动上来。而情绪与我们的心理健康有着密切的关系，从情绪中获取心理健康信息成为了人们了解心理问题的途径。

情绪是人对事物的态度的体验。

人在认识世界和改造世界时，并不是无动于衷的，人们对周围的事物，他人和自己的行为，常常抱着不同态度。愉快、愤怒、恐惧和悲哀都是常见的情绪体验。这些情绪是人对客观现实的反应、产生的根源在于客观现实的本身，情绪是反映事物与人的需要之间的关系，它是以需要为中介的反映形式。因此情绪在人类日常生活中有着至关重要的作用，能够直观反映人类当时的心理状态。

表情能够直观表现出人类的内在情绪，主要分为三种形式：人脸表情、语音语调表情和姿态表情。其中，人们常说的表情指的是人脸表情，这类表情称为宏表情。

而微表情是一种特殊的面部表情，与普通的表情相比，微表情有一个重要的特征：在无意识状态下产生，通常难以掩饰或伪装。所以它通常与真实情感直接相关，微表情在情感分析中较为可靠，应用前景广阔；另一方面，由于人为识别微表情比较困难，训练难度大且成功率不高，因此需要计算机进行微表情自动识别。

项目简介

本项目拟实现一种基于可解释模型的微表情识别方法研究，对基于三维人体动作识别的时间卷积网络（时间卷积网络TCN：时间序列处理的新模型 Lea等人(2016)的开创性工作首次提出了用于基于视频的动作分割的时间卷积网络(tns)。这个传统的过程包括两个步骤:第一，使用(通常)编码时空信息的CNN计算低级特征;第二，使用(通常)RNN将这些低级特征输入到一个获取高级时间信息的分类器中。

参考连接：函数序列建模之时间卷积网络TCN - 杨镒铭的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/***学习，TCN时间卷积网络 - 剪水做花飞的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/***优化，TCN论文阅读 - 陈见耸的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/***lua ）进行研究,由于在该时间卷积网络中输入的是一维骨架特征序列,而本文在进行微表情识别任务时,需要输入微表情视频帧序列,网络不仅仅需要具有处理时间信息的能力,还需要能够学习空间信息。因此,本文提出具有可解释性的时空卷积网络模型用于微表情识别,其在时间卷积网络的基础上,在其中添加空间信息,并对模型结构进行调整,使改进后的模型更好地应用于微表情识别任务中。

项目可行性分析

课题的意义

目前，将微表情识别用于测谎的应用最多，因为微表情与撒谎紧密相关。测谎在国家安全、司法审判等方面有很大的应用价值，通过测谎能够维护公共安全、防止恐怖事件的发生，还能够有效帮助侦破案件、打击罪犯。同时，微表情识别还能应用于医学诊断领域，医生可以通过了解病人的心理状态、疼痛表现等细节信息更好地针对病人的需求为病人提供更好的治疗方案。在精神病方面，医生可以从病人隐藏的微表情中读取其真实情绪，从而及时有效地对病人进行劝导，防止出现伤害自己、伤害他人的行为。

除测谎外，微表情识别的心理学应用也受到广泛的关注。目前，心理学家和神经学家正试图通过解读微表情来解读人类心理变化。还有一些研究人员基于学生的微表情进行教学评价机制构建的研究、对人际交往中的微表情进行研究、对微表情在三维动画角色表演中的研究、在海关安检时通过微表情心理学提升旅检人员的专业素养等。

国内外研究现状

2002年，Ekman等人开发了第一个微表情训练工。该工具不仅包括前测、训练、练习3个阶段，还包括了复习和后测2个部分。该工具首先检测被试者识别微表情的能力，随后教给被试者一些微表情识别相关的知识，然后让被试者通过练习并复习巩固学到的知识，最后验证被试者对微表情的识别水平是否提高。通过验证，使用该工具对被试者进行一个半小时的练习和巩固，被试者的微表情检测识别能力均有提高。可见，该工具能够提高人类裸眼检测微表情的水平，有效解决了多数人不具备微表情识别能力的问题。

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***范海鹰团队。

2018年，王某某 CAS（ME）^2：一个用于自发宏观表达和微观表达定位与识别的数据库[J]等。

/

关键步骤

微表情识别的基本流程包括以下步骤：

第一，获取人脸微表情图像，对图像进行预处理；

第二，微表情检测、特征提取；

第三，微表情分类。

具体过程如图。由于微表情和宏表情存在较大差异，微表情自动识别需要结合其持续时间短、强度低、基本只出现在部分面部区域的特点，排除宏表情和其他无关干扰，为微表情自动识别方法的改进提供理论和实践基础。

/

已知的微表情检测有两种方法，一个是detection，它是检测有没有微表情发生；一个是spotting，它是除了检测微表情有没有发生，如果有发生，还要标注出来微表情发生的起始时刻、终止时刻、高潮时刻。

拟解决的关键步骤

已知的微表情检测有两种方法，一个是detection，它是检测有没有微表情发生；一个是spotting，它是除了检测微表情有没有发生，如果有发生，还要标注出来微表情发生的起始时刻、终止时刻、高潮时刻。

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参考**_*研究的基于AI的面部微表情分析技术解读，如果是微表情，它的幅度有一定的高度，角度是恒定的。我们把它转成极坐标系，可以发现这部分点对应微表情的特征，如果这部分点在单位圆以内，代表它的变化幅度非常小，可以理解为没有表情；如果这部分点在圆以外，我们看它的角度实际上是变化的，那么这个黑色的点对应的就是宏表情。用这个方法就可以区分微表情、没有表情、宏表情，也可以用这种方式来做微表情的检测。我们还提出了不同的决策准则，比如有积极的准则，有保守的准则，最后在公开的数据库上，该方法得到了非常好的性能。

项目实施方案

团队七人分工进行了社会调研，论文研究，算法设计，表情收集与研究，总体优化等工作。

第一步，完成社会调研，了解了微表情用于识别情绪的现有技术和发展方向

第二步，完成论文研究，通过学习论文来学习该领域的最新技术

第三步，完成初步的算法设计，构建简单的微表情识别系统

第四步，完成表情收集与研究，通过实际观察与调研，收集不同的微表情与其所代表的不同情绪（与第三步同时进行）

第五步，重复第三、四步，通过各种实验，对设计出的算法进行优化，最终建立简单的微表情识别系统

项目进度计划

2022年2月1日～2月5日。完成社会调研，了解了微表情用于识别情绪的现有技术和发展方向。

2月6日～2月10日。完成论文研究，通过学习论文来学习该领域的最新技术

2月11日～2月15日。完成初步的算法设计，构建简单的微表情识别系统。完成表情收集与研究，通过实际观察与调研，收集不同的微表情与其所代表的不同情绪。

2月16日～2月21日。建立简单的微表情识别系统。

项目经济和社会效益分析

微表情是短而不自觉的面部表情，是无意识出现在面部的，在人们试图掩盖某些情感时产生，它的开始和结束不受主观控制，能够在不知不觉中反映出人内心的心理状态。微表情的持续时间极短，最长不超过0.2秒，以至于很难被发现。微表情识别作为心理学和人工智能的交叉学科，是目前极具前瞻性的研究领域。人工智能深度学习模型的引入，极大提升了微表情识别性能，加速了微表情识别的应用进展。在人工智能大范围落地的今天，国内大部分人都将目光投入了无人驾驶，虚拟助手，和个性化推荐等方面，在微表情识别方面相对冷僻。而人工智能必将是未来的一个大市场，经济潜力无穷。微表情识别虽被大部分人忽视，但其经济价值同样无法估量。微表情识别极大地扩大了从人的表情获取信息的能力，其可适用的地方也十分多。例如：

维护安全，打击犯罪：将微表情识别用于测谎在国家安全、司法审判等方面具有很大的应用价值，通过测谎能够维护公共安全、防止恐怖事件的发生，还能够有效帮助侦破案件、打击罪犯。

医学诊断：医生可以通过微表情识别系统来获取病人的情绪状况，并且及时地对病人进行劝导，防止出现不良事件。

服务行业：通过微表情识别，实时解析客户的情绪，客观的了解客户对服务的满意度和好感度，及时发现问题并给予必要的服务辅助，全面提升服务行业的服务质量。

金融行业：利用微表情识别，结合大数据分析等技术及时感知客户对金融产品的情绪变化以及兴趣度，有针对性的向客户智能推荐其感兴趣的金融产品，可达到智慧营销、千人千面的效果，提升整体营销水平。

智慧教育：通过微表情识别AI技术，可以对学生专注和困惑程度以及师生互动情况等指标进行分析，进而形成从学生视角来智能化评测课堂教学效果的创新模式，打破了传统的对老师课件评价的单一模式，从而形成更完整的课件评价体系。根据评测结果，可以助于教师不断调整和优化教学内容和方法，以取得更好的教学效果。

此外，微表情识别技术还能发挥巨大的公益价值，帮助老年人，自闭症儿童或抑郁症患者，让我们可以随时了解他们的情绪变化，并及时解决问题。

成员分工情况

成员

 分工



易某某 黎某某

采集、处理、收集数据



廖某某 刘洋 洪某某

 购买仪器以及电子元件



伯竞琦 李某某

 网络查阅资料、文献 购买相关书籍











预期成果及成果展示

实现一套智能的微表情系统。能够通过微表情的参数来剖析和预测人的情绪心理，并且可以在形势审讯，民事调解，商业谈判还有医学治疗等活动照片那个起到至关重要的作用.

资助经费使用计划

开支项目

 预算经费（元）

 主要用途



1、业务费

5000

信息费、解决问题、产品功能测试、申请专利



（1）计算、分析、测试费用

1500

采集、处理数据，选取模型、场景、人员、仪器



（2）电费等

500





（3）文件费用

2500

网络上下载文献，书籍购买等



（4）论文出版费

500





2、仪器设备购买

5000

微表情系统研究仪器购买



3、实验仪器测试费

1500

测试研究仪器



4、材料费

8000

摄像头，捕捉仪等电子元件的购买





注释及参考文献

1. 谢某某， 徐某某(北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室，100876)人工智能开放创新平台（chinaopen.ai)联合学者---基于人工智能的微表情识别技术

2. 微表情识别系统的设计与实现—范某某

3.微表情识别商业计划书—**_*

4.知乎上相关帖子

5. 何某某. 人脸表情识别中若干关键技术的研究[D]. 东南大学, 2005.

6.周书仁, 梁某某, 朱某某,等. 基于ICA与HMM的表情识别[J]. 中国图象图形学报, 2008, 13(12):2321-2328.

附录

微表情系统的设计与实现·

http://doc.001pp.com/p-***24106.html



面部微表情研判系统

https://doc.001pp.com/project/69736



一种基于微表情识别的智能评测系统及方法与流程

http://doc.001pp.com/zhuanli/05/***9646.html



通过识别微表情变化，这套系统可以“人脸测谎”

https://doc.001pp.com/pc/997d7d44624a7e467?cota



微表情识别与训练系统的相关研究及发展趋势

http://doc.001pp.com/p-***24259.html



如何系统的学习微表情学

https://zhidao.baidu.com/question/***5.html



面部微表情超级详解

https://wenku.so.com/d/fb4d8f29870a081d26609d1a49fb3e6d



基于微表情识别的学生课堂专注度分析系统研究

https://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10681-***42.htm





微表情测量工具

https://wenku.baidu.com/view/b***92e***f518.html



面部微表情情绪分析审讯系统/刑事技术侦查取证鉴定设备

http://doc.001pp.com/Product_View.aspx?id=1460



基于人工智能的微表情识别技术

https://doc.001pp.com/22460.html



真相只有一个，AI测谎仪通过微表情在法庭检测谎言！

https://doc.001pp.com/a/***3_472880



堂微表情分析系统模式-台湾课堂微表情分析系统-广州链基智能

http://doc.001pp.com/supply_view_***8.html



自动微表情识别研究

https://doc.001pp.com/p-***38.htmlhttps://doc.001pp.com/p-***38.html



微表情研究论文

https://wenku.baidu.com/view/6680ee8a581b6bd97f19eae8.html



微表情书籍推荐FACS中文版，炼成微表情读心术高手

https://doc.001pp.com/note/***6/?_i=***GHuEcBx





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