张 人，何 宁

1.北京联合大学 北京市信息服务工程重点实验室，北京100101

2.北京联合大学 智慧城市学院，北京100101

面部表情作为人表现情感的主要方式之一，在过去的几十年里，关于各种表情识别的研究已经取得重要的进展[1-6]。这几年，关于自发式的表情（spontaneous expression）的识别成为了新的研究热点[7-8]，而微表情往往是在人想压抑自己感情时产生的，这既无法伪造也无法抑制[9]。完整的面部表情通常持续0.5～4 s[10]，比较容易被人识别。然而，心理学认为，当一个人试图隐藏自己真实情感时，偶尔会有情感泄露出来。微表情首次发现于1966年[11]。三年后，Ekman等人[12]在分析一段试图自杀的病人的采访视频时使用了微表情这个词。微表情通常在1/25～1/2 s[13]之间不受控制地变化，并且出现频率较低，未经过训练的个体对其识别能力并不高[14]。而不同的研究者报告的结果也存在着较大的差异[15-16]。在这之后，Ekman和Friesen于1979年提出了短暂表情识别测验（Brief Affect Recognition Test，BART）[17]。在后续的实验中他们发现了被试者的微表情识别能力与谎言识别能力成正相关[18]。之后，进行了日本人与高加索人短暂表情识别测验（Japanese and Caucasian Brief Affect Recognition Test，JACBART）[19-20]，该实验也验证了被试者的微表情识别能力与谎言识别能力成正相关[21]，可以证明微表情能有效的帮助人们识别谎言。

人脸的微表情识别涉及图像处理和分析、计算机视觉、人工智能、心理学、生物学等方向。Ekman等人[15]在2002 年开发出微表情识别的工具——METT（Micro Expression Training Tool）。研究表明，METT工具平均可以提高个体对于微表情识别能力的30%～40%。此外，还设计了面部动作编码……