周义飏

(北京师范大学 人工智能学院，北京 100088)

0 引 言

表情识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，在治安、刑侦、医疗、教育、零售等领域发挥着越来越重要的作用。自二十世纪七十年代以来，人们在以面部动作编码系统为基础的表情识别道路上，向高精度、高速率、大数据的方向不断前进。

1 研究背景

人脸表情识别从早期用于治安的道路监控、机场安检所用的基于人脸识别的身份确定，到用于审讯、心理治疗的表情识别与分析，已经成为了社会发展的一个重要课题。

从上世纪六十年代开始，人们已经在探索更精确、更系统的表情识别方法，其中最具代表性的为Paul Ekman提出的面部编码系统(Facial Action Coding System, FACS)[1]。FACS的出现，使所有可能的面部表情都能被描述出来，并进行组合。

2 面部动作编码系统概述

二十世纪七十年代，Paul Ekman与合作者通过对表情的观察和生物反馈实验，描述出了不同的脸部肌肉动作与不同表情的对应关系。FACS将人脸分成了若干个动作单元(Action Units, AU)，这些动作单元依据解剖学特点划分，相互独立但彼此间又具有联系。面部动作编码主要分为3大类：主要动作单元编码(见表1)、头部动作单元编码、眼睛动作单元编码。本论文主要研究的是动作单元编码。

表1 主要动作单元编码

任何表情都能反映成若干AU的组合[2](见表2)。例如表示“快乐”情绪的表情通常表现为脸颊上抬和嘴角上扬，即AU6与AU12的组合。

表2 7种基本情绪与AU对应关系

3 国内外研究现状

3.1 人脸检测

目前，广泛使用的几种深度人脸检测算法及其效率和性能的最低要求见表3。……