王甦菁 中国科学院心理研究所

题目：微表情分析

摘要：微表情是非常重要的非语言交流线索，它可以揭示真实的情绪和个人的心理状态。作为谎言识别的重要线索之一，可以被广泛地应用于国家安全、司法实践、临床诊断、学生教育、卫生防疫等领域。然而，微表情具备的三个特征：持续时间短，动作强度低和只存在局部运动，使得微表情的相关特征很难提取。同时，微表情样本的人工标注也十分困难，是典型的小样本问题。目前，大数据驱动的深度学习已经在诸多领域获得成功，但是微表情小样本问题限制了基于深度学习的微表情分析。本报告将介绍微表情分析的研究现状、存在问题以及未来发展问题。具体包括，微表情数据库的建立，微表情生理机制，微表情分析以及如何提高个人的微表情识别能力等。希望吸引到更多的研究人员加入到微表情研究的队伍中来，集思广益，从而进一步促进结合面部表情的情感计算与理解的发展。

讲者：王甦菁，中国科学院心理研究所副研究员、博士生导师。2012 年 6 月博士毕业于吉林大学计算机科学与技术学院，2012 年 8 月至 2015 年 6 月在中国科学院心理研究所做博士后工作，2015 年 7 月加入中国科学院心理研究所。主要研究方向为模式识别与机器学习，特别是微表情识别。在国内外重要期刊和学术会议上发表五十余篇论文，包括TPAMI、TIP、TNN、ECCV 等。2014 年起担任 Neurocomputing 期刊的 Associate Editor。CCF 杰出会员，IEEE 高级会员，中国计算机学会计算机视觉专业委员会委员，中国人工智能学会人工心理与人工情感专业委员会委员，中国图象图形学学会机器视觉专业委员会委员。主持国家自然科学基金多项，获 2018 年第八届吴文俊人工智能科学技术奖一等奖。被新华社称为“中国版霍金”。