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【别对我撒谎】 微表情分析报告 【1】

【别对我撒谎】 微表情分析报告 【1】
【别对我撒谎】 微表情分析报告 【1】

【别对我撒谎】微表情分析报告【1】

测谎仪:通过心率和直流皮肤电的反映,判断人是否说谎。而自责、愤怒、恐惧、性冲动,都会让测谎仪显示FLASE ,会导致测谎仪出现虚报的问题,微表情的分析可以帮助解决这些问题。1、暗自窃喜

嘴角微微上扬1/5 秒2、单肩耸动表示他对说话时极不自信,肢体和语言不一致,他在说谎3、真吃惊还是假装无辜吃惊的表情超过一秒,说明是装的,他在说谎4、隐蔽的轻蔑表情

如果你在你配偶的脸上看到这个表情,说明你们的婚姻即将结束!5、不屑

6、羞愧

7、轻视

8、开心或悲伤9、思考说谎时他们盯着你,想看看你是否相信他们的谎言。10. 生硬的重复生硬的重复是典型的谎言

11.眉毛倾斜是悲伤

12. 看了一眼,然后转移视线

两个人有关系,男的想继续,女的不想。13. 男人鼻子里有海绵体,当他们想掩饰时,鼻子就会发痒

14. 紧张

15. 不称TA 而称“那个女人” 或名字想刻意拉开距离,有

所隐瞒

16. 撒谎时很难把事情倒序出来,因为你记不清撒谎时按顺序编的故事了,从没想过要倒着叙述。17. 深感羞愧的表情

18. 恐惧,愤怒,性冲动会让瞳孔放大

19.害怕时,人就会尽力保持现状

20. 虚情假意不会眨眼睛21. 厌恶表情

想到这个说法就恶心

22. 在我们和人争吵时,想要对方住口23.害怕握手时我们发现,手的温度相差非常明显。心生恐惧,典型的生理逃跑反应,血液从四肢回流到腿部,做好逃跑准备。

24. 眉毛上扬,表示发问的人知道问题的答案

25. 向后退了一步,双手交叉在胸前,表示他刚说的话不可信。

26. 1/15 微表情判断

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生氣<( ̄﹌ ̄)> 就是你<( ̄﹌ ̄)@m Orz 挫折系列顏文字 這是經典... 大頭Orz 小頭orz 翹XXXXX Or2 放大版○| ̄|_ 雙手撐地ORZ 有表情囧rz 變化形OTL 換邊STO 換邊(小) _no 動物顏文字豬頭( ˉ(∞)ˉ ) 蝸牛"\@ 章魚(:?)≡ 蟑螂((( ●< 毛毛蟲(??)nnn 蝌蚪(: )~ 顏文字組合 使用時可加( ) 例:˙﹏˙ →(˙﹏˙) ˙?˙˙0˙˙︿˙˙ε˙˙ 3˙˙ω˙˙﹏˙˙?˙˙▽˙小眼睛

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不同情绪面部表情的特征

不同情绪面部表情的特征 了解在不同情绪下人物面部表情的特征,对描绘动画人物的表情很有帮助,本教程将说明人的脸上不同部位是如何协调运动来传达不同情绪。一旦你掌握了各种面部表情的特征, 就可以随心所欲画出自己所想到的任何表情。 F面我们借助示例图来说明(图在上,文字描述在下) 首先,我们开始学习悲哀”表情的画法, 这是一种相当普通的情绪。本图是一个典型的 动画人物的脸,但是注意一下已产生的变化。在这种情况下,人物情绪的最明显特征是眉 毛。请注意眉毛内部的顶端是如何向上弯曲的。同时她的下眼框略微向上弯曲,而上眼皮呈 更明显的圆形曲线。弯曲下眼框能表现压迫,悲伤或忿怒的情绪状向我们说 明人物处于悲伤中 含蓄的悲哀 看看这幅图:他的悲哀就要含蓄些了。人物看起来很沮丧,但没有上图中那么忧伤。他 的眼睛比较小(也许因为是男的吧),嘴也比较大并且向下弯曲得也不是很明显。眉毛的角度 悲哀 ;而在这情况下,眉毛的形 以及呈拱形的下眼框仍然会让你觉得他正在为某事心烦(大男人不好做,再辛苦也不说…)O

介于悲、愤之间 这一张图里的人物表情介于悲、 愤之间。眉毛明显地弯下来, 嘴巴看起来像在喊叫,两 者都表明他处于疯狂状态, 不过他的眼珠还是画得非常大。 这使他看起来像是在生气, 或受 到了伤害或者在为谁谁谁心烦意乱。 这家伙明显是在斥责谁,即使他并没有大喊大叫。 现在你可以画出正在生闷气的人物了。 在本图中,眉毛贴着眼睛并且眉角画得很尖 (我也在眉间画些皱纹),嘴角也明显地向下弯。 双眼睛很窄,而且眼珠非常小, 这会让他的神情看起来更生气 有些困惑、不满 这幅的表情不确定,他既有些困惑又像是心里又对谁不快。 心里又乱又疑。为了增强表情,也可以把嘴的中间稍微留些空白斥责 (这种表情感觉比较蛮阴鸷)。 高低交错的眉角让人觉得他

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面部表情识别实验报告分析

面部表情识别实验 实验报告 小组成员: 面部表情识别实验 西南大学重庆 400715

摘要:情绪认知是一种复杂的过程,它包含观察、分析、判断、推理等,是借助于许多线索,特别是借助面部那些活动性更大的肌肉群的运动而实现的。所以,情绪认知的准确度受多种因素的影响。 当我们与他人相互交往的时候,不管是不是面对面。我们都正在不断的表达着情绪,同时又正在观察,解释着的对方做出的表情,在人际交往过程中,情绪的表达和认知是十分的迅速和及时,那么人是借助于哪些表情来认知他人的情绪的呢?情绪识别实际上并不是针对表情本身的,而是针对这它背后的意义。例如:皱眉可能是一种情绪的表现,我们见到这种面部表情就试图解释潜在于它背后的情绪。尖锐,短促,声音嘶哑可能是一种情绪表现,我们听到这种语言表情就试图解释潜在于它背后的情绪捶胸,顿足可能是一种情绪的表现,我们见到这种动作表情就是试图解释潜在于它背后的情绪。对于这个复杂的问题,心理学家曾经做过许多的研究。 面部表情认知的研究可分为两个步骤:第一步是面部表情刺激物的制作或选择,这可以用专门拍摄(录像)或图示来描画,也可以用完全装扮出的活生生的表情或自发的表情等。第二步时对表情进行识别评定。也可以用多种方法,如自由评定法,即让被试自由地对表情给出情绪词汇;或限制评定法,即向被试提供各种提供各种情绪词汇或情绪情境,要求被试只能根据所提供的情绪词汇或者情绪情境进行分类或者匹配等;或参照自由评定法,即向被试提供参考线索(如情境,人格特征等),让其说出所表达的情绪的词汇等。 关键词:情绪表情认知线索

1 前言 传统心理学把情绪列为心理现象的三大方面之一。情绪也是心理学理论体系中一个不可缺少的研究环节。情绪(emotion)是体验,又是反应;是冲动,又是行为;它是有机体的一种复合状态。情绪的表现有和缓的和激动的,细微的和强烈的,轻松的和紧张的等诸多形式,广泛地同其他心理过程相联系。自古以来,科学家们十分注意探讨情绪之奥妙,但与情绪的重要性不相适应的是,长期以来情绪研究一直是心理学尤其是实验心理学研究中的一个薄弱环节。造成这一现象的最主要原因是情绪所特有的复杂性以及由此衍生出来的情绪研究方法学上的困难。我国心理学家孟昭兰(1987)将理论认为面部表情是传递具体信息的外显行为面部表情是提供人们在感情上互相了解的鲜明标记。情绪过程既包括情绪体验,也包括情绪表现,而表情既是情绪的外部表现,也是情绪体验的发生机制;既是最敏锐的情绪发生器,也是最有效的情绪显示器。这就从机制上说明了以面部肌肉运动模式作为情绪标志的根据。 面部表情(facial expression_r)的发生是有其客观的物质基础的:表情按面部不同部位的肌肉运动而模式化,面部反应模式携带着心理学的意义,那就是或快乐、或悲伤等具体情绪。但是,对表情进行测量的原则在于:所要测量的是面孔各部位的肌肉运动本身,而不是面部所给予观察者的情绪信息。该实验将14名被试分为两组进行表情认知的实验,实验目的在于通过实验了解面部表情认知的基本

微表情心理学---惊讶情绪的表情与特征

惊讶情绪都是很短暂的,一瞬即逝。持续的时间不会很长,除非令人惊讶的事情接踵而来,否则出现惊讶的表情后,马上就会恢复原来的表情或者出现其他表情,而不会一直持续在惊讶的表情上。 有两种情况可以诱发惊讶: 1.对事情的发生未能预见; 2.对事情的状况预测失误。 其实总结起来,就是一个---意料之外的事情,引发惊讶情绪。但是这两种情况,可以单独分开来说说。

Ekman举过一个很经典的例子。 先来看看「未能预见」的例子: 一位BOSS的妻子,平时是不会来到自己的办公室的,突然今天中午来到他的办公室了,这件事对这位BOSS来说,是「未能预见」的事情,而引发的惊讶。 再看看「预测失误」的例子: 这位BOSS的办公室,每天来送外卖的都是一个胖胖的小伙子,这天来的却是一个中年妇女,虽然也是例行的送外卖,而且是同一家店,平时的小伙子不见了,今天来的却是中年妇女,这事情对这BOSS来说,是「预测失误」的事情。 而且,不管是视觉、听觉、嗅觉、味觉还是触觉,只要是意料之外的事情,都能引发惊讶。 那有没有不会引发惊讶的时候?当然有了。

就以上面的例子来说一下。如果妻子提前告诉这位BOSS说“今天中午我会到你办公室”,那么这位BOSS的妻子到了办公室的时候,BOSS就不会出现惊讶,因为,这是他意料之内的事情。 知道了引发惊讶的原因,再看看惊讶情绪与其他情绪的结合。 惊讶之后,可以变成惊喜(惊讶+开心),可以变成惊吓(惊讶+恐惧)等等。总的来说,惊讶是非常短暂的,出现后,马上会转变为下一个情绪状态。 惊讶表情的变化特征 惊讶的时候,面部会出现眉毛上扬、眼睛睁大、嘴巴张开、下巴下垂的特征。 眉毛上扬

在不同情绪下人物面部表情的特征

在不同情绪下人物面部表情的特征,对描绘动画人物的表情很有帮助,本教程将说明人的脸上不同部位是如何协调运动来传达不同情绪。一旦你掌握了各种面部表情的特征,就可以随心所欲画出自己所想到的任何表情。 下面我们借助示例图来说明(图在上,文字描述在下)。 悲哀 首先,我们开始学习“悲哀”表情的画法,这是一种相当普通的情绪。本图是一个典型的动画人物的脸,但是注意一下已产生的变化。在这种情况下,人物情绪的最明显特征是眉毛。请注意眉毛内部的顶端是如何向上弯曲的。同时她的下眼框略微向上弯曲,而上眼皮呈更明显的圆形曲线。弯曲下眼框能表现压迫,悲伤或忿怒的情绪;而在这情况下,眉毛的形状向我们说明人物处于悲伤中 含蓄的悲哀 看看这幅图:他的悲哀就要含蓄些了。人物看起来很沮丧,但没有上图中那么忧伤。他的眼睛比较小(也许因为是男的吧),嘴也比较大并且向下弯曲得也不是很明显。眉毛的角度以及呈拱形的下眼框仍然会让你觉得他正在为某事心烦(大男人不好做,再辛苦也不说...)。

介于悲、愤之间 这一张图里的人物表情介于悲、愤之间。眉毛明显地弯下来,嘴巴看起来像在喊叫,两者都表明他处于疯狂状态,不过他的眼珠还是画得非常大。这使他看起来像是在生气,或受到了伤害或者在为谁谁谁心烦意乱。 斥责 这家伙明显是在斥责谁,即使他并没有大喊大叫。现在你可以画出正在生闷气的人物了。在本图中,眉毛贴着眼睛并且眉角画得很尖(我也在眉间画些皱纹),嘴角也明显地向下弯。双眼睛很窄,而且眼珠非常小,这会让他的神情看起来更生气(这种表情感觉比较蛮阴鸷)。

有些困惑、不满 这幅的表情不确定,他既有些困惑又像是心里又对谁不快。高低交错的眉角让人觉得他心里又乱又疑。为了增强表情,也可以把嘴的中间稍微留些空白 性急或烦恼 漫画里的人物好像总爱闭着眼说话,其实会有多少人说话时真的那样?但无论如何,闭着眼睛的确可以表达多种情绪。这幅图里,人物表现得性急或烦恼,但是闭上眼睛的样子也能表达平静,快乐或自以为是的心情。双眼呈弧线向上弯曲,这也能表达极度悲哀和激动的心情。本图中,眉头画得向下些而且嘴是张着的。注意人物的左上唇有些翘起--不论你想表现哪种消极的情绪,不论是你是要画忿怒,不爽或急躁--这种嘴型都是适用的。

《网络表情符号》

《网络表情符号》 1.认识作者,积累重要字词。 2.理清文章结构思路,把握文章主旨。(教学重点) 3.结合本文内容,学习方法及其作用,并加以熟练使用。(教学难点) 【教学过程】 一、新课导入 “海内存知己,天涯若比邻。”当唐朝诗人王勃在为离别而伤感惆怅时,绝对想不到他的美好愿望如今早已成真。计算机网络的出现,改变了整个世界,也随时随地影响着我们的日常生活的点点滴滴。特别是QQ、微信等各种交流软件更是深受大众喜爱,而在这其中,那些非常有趣的网络表情便功不可没,尤其受到年轻一辈追捧。那么,今天就让我们走进课文《网络表情符号》,一起来了解这种让我们非常受用的网络表情的来源和发展过程吧! 二、自主预习 1.走进作者 邱雨,编辑、记者。 申江婴,男,毕业于南京邮电学院,现任新华网党组成员、董事、副总裁,曾任工信部主管的中国网友报总编辑、中国信息产业网总裁等职务。长期从事通信信息化、互联网领域的新闻报道和新媒体、移动互联网的市场运营主要管理者工作。被聘为工信部信息通信经济专家委员会委员、文化部公共文化专家、国家新闻出版总署客座教授、北京邮电大学软件学院客座教授、南京邮电大学经济管理学院客座教授、中国信息经济学会产学联盟推进中心主任委员、中国互联网协会应用创新工作委员会常务副主任委员,享受国务院政府特殊津贴。 2.字音字形 (1)重点字 风靡(mǐ)囧(jiǒng)衍生(yǎn)瞠目结舌(chēng)独树一帜(zhì).....(2)形近字 风靡(mǐ)荒诞(dàn)独树一帜(zhì)... 糜烂(mí)垂涎(xián)编织(zhī)... 3.词语解释 风靡:草木随风而倒。形容事物很风行。 荒诞:极不近情理。 口水战:用言语进行相互的攻击或激烈的争论。 瞠目结舌:瞪着眼睛说不出话来,形容惊呆的样子。 l拍案叫绝:拍桌叫好;形容非常赞赏。 独树一帜:单独打起一面旗号.比喻风格新奇;自成一家.也比喻自立门户。 4.网络表情符号 三、合作探究 (一)整体感知 1.通读全文,理清文章结构 明确:本文主要由四个部分组成: 第一部分(1自然段)写斯科特?法尔曼教授在电脑中输入人类历史上第一张微笑符号。 第二部分(2-5自然段)写网络表情符号被广泛认可,并开始在网络上流行。 第三部分(6-12自然段)写网络表情符号在日本和中国得到快速发展,衍生了许多带有东方特

情绪的面部表情测量

情绪的面部表情测量: 情绪的生理指标测量。能提供关于有机体所处的特定的唤醒水平的信息。其中有较大关系的有:皮肤电反应、脑电波、生化指标、情绪生理反应的测定(主要为:心率、血压、血容量、肌电、脑电和皮肤电,另外还有:呼吸、体温、唾液分泌、瞳孔大小、胃肠活动等)、指标的综合使用(瞳孔反应、心率、血压、呼吸状况等,结果表明皮电、脉搏、呼吸综合的集合结果t为23.068,p>0.001)。 如:肌电图(EMG),用连接在面部的很小的电极来测量面部肌肉的收缩与放大情况,记录到的肌电图可以对可视和不可视自发和随意的面部表情的情绪诱发刺激做出反应时,肌电图可以区分出情感反应的愉快度和强度。 脑电波:在强烈的情绪状态下,人的脑电波活动与正常状态下不同,此时α波消失,脑电波振幅降低。在焦虑状态下枕叶的α波消失,脑电波振幅降低;在额叶区、运动区、颞叶区的脑电波振幅都较正常状态小。 面部表情的测量。表情是情绪的行为指标,与主观体验相比更为科学,其中最有特色的是面部表情。正确判断取决于面部表情者的年龄,也取决于观察者的年龄及训练。 情绪的主观体验测量 自我报告法:运用各种情绪评定量表和其他相关内容的问卷,由被试以等级量表或形容词表来表达自己的情绪体验。 形容词检表:先选出一系列描述情绪的形容词,如“舒适的”、“沉静的”等,再把这些形容词列为检表。测量时被试通过内省,从检表中选出符合自身当时状态的词汇用来确认自身的情绪体验。下面介绍两种常用的形容词检表: 1.心境形容词检表 心境(mood)是一种比较微弱的、持久具有渲染性的情绪,是个体行为的背景。心境有积极和消极之分,但都应该在合理范围内。如果持续高涨或持续低落,都是不正常的,严重的可能就是情绪性精神障碍。不同心境形容词检表测查的内容不同,有的测查一般心境,有的测查专门项目,如应激或焦虑等特定情绪。 主观性应激量表 心境术语分数 极好的00 良好的09 舒适的17 沉静的27 未受干扰的40 平静而冷淡的48 胆怯的57 不安的64 神经过敏的69 忧虑的74 不安全的76 被威吓的83 恐慌的88 嫉妒惊吓的91

不同情绪面部表情的特征

了解在不同情绪下人物面部表情的特征,对描绘动画人物的表情很有帮助,本教程将说明人的脸上不同部位是如何协调运动来传达不同情绪。一旦你掌握了各种面部表情的特征,就可以随心所欲画出自己所想到的任何表情。 下面我们借助示例图来说明(图在上,文字描述在下)。 悲哀 首先,我们开始学习“悲哀”表情的画法,这是一种相当普通的情绪。本图是一个典型的动画人物的脸,但是注意一下已产生的变化。在这种情况下,人物情绪的最明显特征是眉毛。请注意眉毛内部的顶端是如何向上弯曲的。同时她的下眼框略微向上弯曲,而上眼皮呈更明显的圆形曲线。弯曲下眼框能表现压迫,悲伤或忿怒的情绪;而在这情况下,眉毛的形状向我们说明人物处于悲伤中 含蓄的悲哀 看看这幅图:他的悲哀就要含蓄些了。人物看起来很沮丧,但没有上图中那么忧伤。他的眼睛比较小(也许因为是男的吧),嘴也比较大并且向下弯曲得也不是很明显。眉毛的角度以及呈拱形的下眼框仍然会让你觉得他正在为某事心烦(大男人不好做,再辛苦也不说...)。 介于悲、愤之间 这一张图里的人物表情介于悲、愤之间。眉毛明显地弯下来,嘴巴看起来像在喊叫,两者都表明他处于疯狂状态,不过他的眼珠还是画得非常大。这使他看起来像是在生气,或受到了伤害或者在为谁谁谁心烦意乱。

斥责 这家伙明显是在斥责谁,即使他并没有大喊大叫。现在你可以画出正在生闷气的人物了。在本图中,眉毛贴着眼睛并且眉角画得很尖(我也在眉间画些皱纹),嘴角也明显地向下弯。双眼睛很窄,而且眼珠非常小,这会让他的神情看起来更生气(这种表情感觉比较蛮阴鸷)。 有些困惑、不满 这幅的表情不确定,他既有些困惑又像是心里又对谁不快。高低交错的眉角让人觉得他心里又乱又疑。为了增强表情,也可以把嘴的中间稍微留些空白 性急或烦恼 漫画里的人物好像总爱闭着眼说话,其实会有多少人说话时真的那样?但无论如何,闭着眼睛的确可以表达多种情绪。这幅图里,人物表现得性急或烦恼,但是闭上眼睛的样子也能表达平静,快乐或自以为是的心情。双眼呈弧线向上弯曲,这也能表达极度悲哀和激动的心情。本图中,眉头画得向下些而且嘴是张着的。注意人物的左上唇有些翘起--不论你想表现哪种消极的情绪,不论是你是要画忿怒,不爽或急躁--这种嘴型都是适用的。

各种表情符号的英文说法全在这里了

各种表情符号的英文说法全在这里了 各种表情符号的英文说法拿微信来说,里面的表情符号都有自己的描述,简直是不看不知道,一看就懵圈了!第一排:Smile微笑Grimace撇嘴Drool色Scowl发呆CoolGuy得意Sob流泪Shy害羞第二排:Silent闭嘴Sleep 睡Cry大哭Awkward尴尬Angry发怒Tongue调皮Grin 呲牙第三排:Surprise惊讶Frown难过Ruthless酷Blush 冷汗Scream抓狂Puke吐对此本君只想说:其实,这些还都算正常啦,再看看Buzzfeed网站上的这几道题~本君觉得有必要为Emoji设立四六级了。看表情,猜含义,小伙伴们开始吧(老规矩,直接点击选项看答案~)Expressionless Face 面无表情Neutral Face 不动声色Straight Face 一本正经Face With Flat Mouth 扁嘴Playful Face 顽皮Crazy Face 疯狂Face With Stuck-Out Tongue and Winking Eye 吐舌眨眼Face With Wink 眨眼Nervous Face 紧张Anxious Face 焦虑Disappointed But Relieved Face 失望但如释重负Guilty And Caught Face 愧疚并被抓现行Concerned Face 关切Astonished Face 诧异Surprised Face 惊讶Hushed Face 缄默Rude Face 粗鲁Unamused Face 不爽Dissatisfied Face 不满意Eye-Roll Face 斜眼Apologetic Face 抱歉Pensive Face 忧郁Guilty Face 内疚

面部表情控制对情绪面孔识别的影响

面部表情控制对情绪面孔识别的影响 具身情绪观认为情绪是基于身体加工的,受到身体构造、身体活动、身体的感知觉及其经验的影响,而面部表情作为最常见的外显情绪表征,因此研究面部表情识别的影响因素,从而促进他人情绪的理解,对个体适应社会生活具有重要意义。本研究在前人有关情绪具身性研究的基础上,探讨面部表情控制对情绪面孔图片识别的影响。 针对情绪面孔图片识别的情绪一致性效应、局部线索效应以及面部模仿效应,设计了实验一、实验二和实验三。实验一和实验二的研究目的是探究具身行为下的情绪一致性效应。 所采用的实验材料为中国化面孔情绪图片系统,被试为60名重庆师范大学本科生和研究生,将被试分为积极具身行为组和消极具身行为组,通过积极与消极的面部肌肉控制方式引发相对应的具身情绪,并采用识别-判断范式让被试对情绪面孔图片进行识别和判断,研究面部表情控制下个体对情绪面孔图片识别的反应时和正确率。实验三在实验一和实验二的基础上进行,继续探讨具身情绪下对面孔图片识别的干扰因素。 呈现材料来自中国化面孔情绪图片,将面孔图片分为上半部(眼部)以及下半部(嘴部),采用识别判断范式,考察具身情绪下,局部线索及面部模仿效应对情绪面孔识别的影响。结论:(1)面部肌肉控制能够有效诱发被试情绪;(2)积极具身行为状态比消极具身行为状态,识别正性面孔图片更快,识别消极面孔图片更慢;(3)消极具身行为状态比积极具身行为状态,识别消极情绪更快,识别积极情绪更慢。 (4)识别正性面孔图片时,嘴部线索作用更大;识别负性图片时,眼部线索作用更大;(5)具身情绪下识别情绪面孔图片会受到面部模仿效应和局部线索的影

响。

基于面部表情的情绪识别研究

哈尔滨工业大学工程硕士学位论文 Abstract A person's emotion is usually reflected in his gestures, facial expressions and phonetic semantics, of which facial expression is the most powerful way to express human emotion, and non-contact facial expression recognition is very important for the realization of natural and harmonious human-computer interaction. Up to now, most researches have focused on how to improve the recognition accuracy as much as possible, while ignoring the time efficiency of the algorithm. The general output of facial expression recognition are discrete class labels, and most systems and methods do not take expression intensity into account. To apply facial expression recognition to the realistic scene better, this paper will carry out research based on facial expression video sequences. This paper applied a spatio-temporal descriptor HOG3D for behavior recognition to dynamic facial expression recognition based on video sequences. Although HOG3D descriptors extracted rich dynamic facial expression information, the feature dimension was also up to thousands of dimensions. In order to solve the problem that the feature dimension was too high, a new feature selection method PCA-ReliefF was proposed to reduce dimension in this paper. The feature selection algorithm not only effectively reduced the feature dimension, but also selected the distinguishing features according to the distinguish ability of the features. The algorithm was efficient for facial expression recognition based on off-line video sequences. In order to realize real-time and fine recognition of the expression video sequences finally, this paper recognized single facial expression image in the video sequences. In the preprocessing stage, this paper used Viola-Jones detection algorithm to detect the initial frame, and introduced the target tracking algorithm based on spatio-temporal context for eye tracking, and realized the real-time preprocessing of video sequences. This paper selected the HOG descriptor to extract the feature of the single frame image according to the recognition effect and real-time performance finally. Considering the amount of expression information carried by different facial regions and their contribution to classification was different, a sub-block adaptive weighting algorithm was proposed for weighted fusion of facial features in different facial regions. The experimental results showed that the recognition accuracy of the adaptive weighted method was higher than that of the unweighted one. Finally the recognition rate reached 95.71%, and the time precision of the algorithm was - II -

面部表情的类别知觉及其个体差异

心理科学进展 2015, Vol. 23, No. 6, 946–958 Advances in Psychological Science DOI: 10.3724/SP.J.1042.2015.00946 946 ·研究前沿(Regular Articles)· 面部表情的类别知觉及其个体差异* 邱方晖1 罗跃嘉2 贾世伟1 (1山东师范大学心理学院, 济南 250358) (2深圳大学情绪与社会认知科学研究所, 深圳 518060) 摘 要 面部表情类别知觉效应是指连续变化的表情在人脑中按照类别表征, 且不同类别的表情之间存在明显的类别界线。介绍了面部表情类别知觉效应的行为和脑电研究范式及基础研究, 综述了攻击性、抑郁症、精神分裂症、社交焦虑等对面部表情类别知觉的影响, 以及面部表情类别知觉的发展研究。综述表明, 类别知觉研究能够揭示不同人群表情知觉类别界线及其偏移情况, 有助于解释相应的社会行为。未来研究应注重对面部表情类别知觉效应的个体差异和神经生理机制的探索。 关键词 面部表情; 类别知觉; 类别界线; 个体差异 分类号 B842 1 类别知觉与面部表情类别知觉效应 类别知觉(Categorical Perception, CP)是指事物在人脑中是按照类别表征的, 而不是按照连续的物理信号表征的, 且类别之间存在鲜明的类别界线。刺激从一种类别到另一种类别的知觉转折点叫做类别界线, 跨类别界线的一对刺激叫做类间(between-category)刺激, 如快乐表情和悲伤表情, 属于一个类别的一对刺激叫做类内(within- category)刺激, 如不同程度的悲伤表情。与类内表情相比, 类间表情的辨别正确率更高, 反应时更短, 这是类别知觉最重要的特征(Fugate, 2013)。事实上, 尽管物理间距相等, 类间刺激的心理距离大于类内刺激的心理距离, 因而易于辨别, 即, 刺激的线性物理变化具有非线性的知觉效应。这种类间辨别成绩好于类内辨别成绩的现象称为类别知觉效应(categorical perception effect) (Harnad, 1987)。Etcoff 和Magee (1992)最先研究面部表情类别知觉, 并发现了面部表情的类别知觉效应, 即, 被试辨别类间表情的正确率更高, 反应时更 收稿日期:2014-09-28 * 国家自然科学基金青年项目(NSFC31200784)、认知神经科学与学习国家重点实验室开放课题基金(CNLYB1217)和山东省应用基础型名校工程建设经费支持。 通讯作者:贾世伟,E-mail: jiashw@https://www.sodocs.net/doc/ea11109477.html, 短。后来的研究证实了人在知觉快乐、悲伤、惊讶、厌恶、恐惧、愤怒六种基本情绪性表情的过程中都存在类别知觉效应(Calder, Young, Perrett, Etcoff, & Rowland, 1996; Young et al., 1997)。综述首先介绍面部表情类别知觉的经典研究方法及基础研究, 然后介绍面部表情类别知觉的个体差异, 最后提出未来可能的研究方向。 2 面部表情类别知觉的研究方法 在过去的20余年中, 研究者们对研究方法不断进行改进, 使用更具有生态效度的面孔刺激, 采用更能准确揭示类别知觉效应的实验范式, 研究了不同人群的面部表情类别知觉。 2.1 研究对象 研究对象包括两大类, 正常人群和情绪识别异常的人群。一部分实验在正常被试中开展, 给被试呈现不同情绪类别的渐变表情, 一方面考察正常人识别每种表情连续体的类别界线, 验证表情类别知觉效应的存在(如, Calder et al., 1996; Etcoff & Magee, 1992; Young et al., 1997), 另一方面探索表情类别知觉效应的神经生理基础, 确定表情类别知觉相关脑电成分及类别知觉发生的时程(如, Campanella, Gaspard, et al., 2002; Campanella, Quinet, Bruyer, Crommelinck, & Guérit, 2002), 定位面部表情类别知觉的脑内源(Harris, Young, &

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◆◇表情符号大全◇◆粉多的~~~~不进来后悔啊`~~~ 来源:https://www.sodocs.net/doc/ea11109477.html,/f?kz=114574371 表情符号 T_T 流眼泪的样子 ~~>_<~~ 痛哭,十分伤心 ⊙ ⊙睁着眼睛看着你 ^_~ 俏皮地向对方眨眼睛 *o* 陶醉 :p 吐舌头 @_@ 高度近视 <@_@> 醉了 o_o 盯着... ^o^ 扮鬼脸,或者很得意,很自豪 O_O 吃惊 -_- 神秘的笑容 ^_^ 快乐的人儿 _.,_裂开嘴轻声笑 ^v^ 很憨地笑 ^^v 成功了,高兴地笑,在用胜利的手势 (^-^) 欢喜 (^o^) 欢喜 *^____^* 大笑 =_=^ 得意 =^_^= 脸红的人儿 *^_^* 脸红 =_= 晕 +_+ 昏迷 ?_? 茫然,不明所以 $_$ 贪心 ~_~ 生气 T^T 生气 >o< 愤怒 .\ /. 愤怒 e_e 困,想睡觉 -_-# 分特(分特=faint、晕,即很无奈、很受不了)-_-b 流汗 -_-^ 流汗 >_< 表示要发飚了,准备收拾人;或者极度郁闷 -O-打呵欠 愉快的情况 └(^o^)┘;偶头好状壮ㄋㄟ``` ﹌○﹋喔嗨呦^ˇ^≡

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