宋剑桥，王 峰，牛 锦，师泽洲，马军辉

(太原理工大学 信息与计算机学院，山西 太原 030024)

情感作为高级智能的一部分，在人类信息沟通中有着重大意义，因此情感计算是实现和谐、自然、人性化的人机交互过程中不可或缺的部分，情感识别与理解技术已经成为人机交互应用中的关键技术之一。随着仪器设备的更新与人工智能的发展日趋成熟，情绪识别可以广泛应用于医疗诊断、安检防范、特殊岗位人员心理情况检测等各个领域。现有的情绪识别技术主要集中在对单一模态的信息进行分析研究而得出识别结果，例如对人脸图像表情(微表情)识别、对语音信息的情绪识别和提取人体生理信号进行情绪识别。在众多外在模态信号中，人脸表情信号包含有较多的情绪信息，人们很容易从一个人的表情判断其当时的情绪状态。虽然表情识别技术看似可以直观地反映一个人的情绪状态，但并不是所有的情感活动都伴随着表情的变化，而且表情也可以人为控制，进而误导对其情绪的判断。相比于外在模态信号，内在生物电信号不会随主观意志而改变，因此基于生物电信号的情绪识别更加可靠。但生物电信号的采集往往较为复杂，需要较为精密的仪器，采集的成本往往较高，并不适用于一般环境。

起初微表情识别问题主要是通过匹配从图像或视频中提取的传统微表情特征描述符来解决的[1-2]。手工设计的基于特征的微表情识别方法早在十年前就开始了。……