杜杏菁，孙炳刚

(华北科技学院 计算机学院，北京 东燕郊 065201)

0 引言

情感识别大致可分为三个阶段：感知、认知、自主智能。感知智能如语音识别等技术已经相当成熟，应用到相关领域，取得较好的效果。认知智能如人脸识别、姿态识别、人体跟踪等技术也比较成熟，应用到了各种识别、监控、支付等场所。自主智能正随着互联网、物联网、移动网络、大数据及GPU计算机硬件、深度学习等技术而快速发展。

表情识别是最直接、有效的情感识别模式，分静态图像表情识别和动态序列表情识别，静态图像表情识别是图片表情识别，涉险岗位人员情绪实时监测是表情识别在现实场景中的验证和应用，是预防失控情绪引发的重大伤害事件发生的措施，是社会和谐发展、城镇智能化的技术支撑。基于深度学习卷积神经网络人脸表情识别技术，对涉险岗位人员异常情绪识别，提高识别率，设计异常情绪评估与应急预警系统，推动表情识别和情绪监控技术的广泛应用。

1 国内外研究现状及发展动态分析

表情是面部肌肉活动呈现的一种情绪指标，是人生理和心理的综合反映，能够传递情感，是情感最直接有效的识别模式，表达了个体情绪状态，是一种非语言交际形式。面部表情最常见的有七类：‘中性、高兴、吃惊、悲伤、愤怒、厌恶、恐惧’，后来人们又提出了‘复合表情’。面部表情传递的情绪信息占55%，声音传递的情绪信息占38%，语言传递的情绪信息仅占7%[1-2]。面部表情中含有的情绪信息最多，图像采集方便，是基于生物特征情绪识别中比较便捷的方法。……