面孔识别实验设计

（因为实验中需要有表情的图片，加上设备有限，所以实验材料不能够一PPT形式呈现了，请老师见谅！）

目的：比较局部表情（眼部线索、嘴部线索、鼻部线索）对整体表情识别加工的贡献率大小

问题的提出：对于面部表情的识别是一个整体加工的过程，而通常情况下，眼部、嘴部和鼻部线索又在我们进行面部表情识别过程占有很大比重，那么在这一整体加工过程中，究竟哪一部位线索的贡献率更大些呢？我想通过实验得出一些结论。

被试选择：表情识别能力健全的自由人，年龄在16——65岁之间，满足条件均可，暂选定为10级应心全体学生

实验材料的选取：选取两名男模（确认被试不认识他们），让他们分别表演三种面部表情（高兴的、愤怒的、悲伤的），每个男模拍摄4张数码相片（其中一张中性表情用于被试熟悉模特身份），张片拍摄后用photoshop处理，去掉头发、耳朵和面部瑕疵，柔化边缘，将图片去色，避免光线、肤色等影响（这部分参照《负性面部表情影响面孔身份识别实验研究》中照片采集和处理方式及步骤）保留一份；再将这些图片分眼部、嘴部和鼻部进行分割。

实验设计：1、所有被试接受表情辨别训练，将原始图片（未分割版）呈现给被试，在100%确认被试能够辨别图片情绪后开始实验；

2、被试接受所有实验处理，6张分割的照片，共计18张新生成图片打乱顺序呈现给被试，要求被试通过所看到的眼部、嘴部、鼻部图片来辨别图片表达情绪；

3、统计各部位线索被正确识别的次数，进行数据统计分析，得出结论

人脸识别中性别识别模型评价(项目实例)

人脸识别中性别识别模型评价（项目实例）以人脸识别中的性别识别测试为实例，对整个测试过程进行详细讲解。 举例有一个项目，要求是输入一张人脸照片，使用算法对照片中人物的性别进行预测男或女。 测试人员需要对算法模型的表现进行评价，输出客观的评价指标。 测试工作开展： 一、需求分析，查看需求文档，了解需求 算法的输入和输出是什么的内容，格式。 测试人员需要给出的评价指标。 训练数据中男性照片和女性照片数据分别有多少，比例。 照片数据是怎样的（是否有老人，小孩等）。 算法是如何实现的。（整个模型预测流程；数据是如何处理；用的是什么算法） 思考方向： 算法工程师使用男女训练数据比例是否合理？ 照片数据中覆盖是否全面？ 二、测试数据准备（相当于编写测试用例） 类比一个输入框的测试，需要测试汉字、字符、表情、数字、字母，组合等多种情况下的。这里也是类似。 主要考虑： 1，需要什么样的测试数据 2，测试数据要多少 思考什么情况下可能会影响到算法识别性别，准备这样的测试数据。

这里给出一些建议： 男性照片和女性照片测试数据比例和训练数据中比例保持一致。 照片数据中包括不同年龄段男女 正常脸部拍摄的照片 包括不同光线照明场景，尤其是弱光，光线不足，暗场景下的照片。 包括不同姿势（偏头、仰头、侧面）场景照片。 被物体（如眼镜、面膜、口罩、手等）遮挡场景照片。 测试数据总数多少参考之前写的博客。 本次项目测试主要考虑用户群体，用户场景下拍摄的照片。不使用网络照片。不使用国外人脸数据集。不考虑国外人群，像黑种人性别识别。 进入性别识别前有人脸识别模型判断有没有人脸，多人脸判断等，所以不用考虑非人脸是否会识别出性别的问题。 场景下不会有脸部区域很小的照片。此不考虑。 笔者这里使用1100张女性照片，900张男性照片做为测试数据。 测试数据的标注： 如果是图片是本地.jpg格式的，在一个文件夹中新建2个子文件夹，一个命名man存放所有男性照片，一个命名为woman存在所有女性照片。 如果图片是url，所有url保存在一个txt文档中，分为两列，第一列为url，第二列为对应标注1，2 三、测试脚本

《微表情识别读脸读心》2019期末考试题与答案

《微表情识别读脸读心》2019期末考试题与答 案 一、单选题（题数：40，共40.0 分） 1安慰反应的形态意义哪一项描述是错误的?() A、视线转移,频繁眨眼,闭眼(视觉安慰);轻哼,吹口哨,吁气(听觉安慰) B、舔嘴唇,磨牙,咀嚼,吞咽,吸烟; (口部安慰) C、挠头皮,玩头发,搓脖子;摸脸、额头、鼻子、耳朵、嘴、下巴;捂住锁骨,拍胸口,按摩腹部; 松领带、领口,玩项链、耳环等;搓手,玩手指; 抖腿等(肌肤安慰) D、身体约束僵住 答案：D 2关于这场猜测锁匙位置的测试哪一项描述是错误的?() A、李博士将锁匙放在6墙-8行-8列却在卡片上写6墙-8行-9列是动用了反测试策略 B、这种反测试策略的核心就就是强化不真实遗忘真实

C、这种反测试策略属于意识转移类的精神反测试 D、李博士反测试没有获得成功 答案：D 3关于辨析情绪的意义哪一项描述是错误的?() A、排除了干扰因素才能锁定刺激与情绪反应的因果联系 B、行为痕迹特征不能与说谎直接划等号 C、科学识别应该是找到差异点 D、回应刺激时视线向左表示回忆,视线向右表示编造 答案：D 4关于松明猜测硬币藏匿手的测试哪一项描述是错误的?() A、王力宏上台即双手叉腰或抱胸是紧张的对抗反应 B、询问喜欢的颜色及血型的用意是找回答真实的基线反应 C、一般而言人们习惯于多用或首先使用顺手 D、使用顺手是不自信的表现 答案：D

5逃离反应的形态意义哪一项描述是错误的?() A、吓了一跳、后退、头、身体、脚转向一边 B、深吸气,脸色发白,全身发冷,腿发颤 C、视线转移,坐姿、站姿角度扭转 D、面孔、肢体靠近刺激源 答案：D 6关于表达者表达解析哪一项描述是正确的?() A、疏忽几个表情动作的观察不影响准确判断其真实内心 B、是准确认识表达者内心的基础和前提 C、只要盯着其眼动反应就能准确判断其真实内心 D、只要关注其情绪与事件性质是否一致就能准确判断其真实内心 答案：B 7微表情是指持续时间多长的表情?() A、1/2秒 B、不足1/5秒

实验设计基础(DOE)案例赏析

实验设计基础(DOE) 改进和创新最有效的工具； 利用最少的资源，获得最佳的结果； “不掌握实验设计(DOE)的工程师，只能算是半个工程师。” ──质量工程学创始人田口玄一( G. Taguchi) 实验设计(Design of Experiments, 缩写为DOE)，是研究如何制定适当的实验方案，对实验数据进行有效的统计分析的数学理论与方法。它对于解决多因素优化问题，有效的提高产品质量，降低生产成本卓有成效。现已为美国和日本企业广泛使用。实验设计还可应用于改进企业管理，调整产品结构，制定高效生产计划等。 实验设计( DOE ) 也是DMAIC路径中改善阶段的主要工具之一。实验设计广泛应用于设计、制造与封装领域，直接改善工艺菜单，优化流程。本课程主要介绍了实验设计的思想，实验的计划、实施、数据分析、验证及推荐方案，完全析因实验与筛选实验的设计与应用，举例丰富，许多为经实际检验过的成功案例。本课程集实验设计思想、Minitab / JMP软件应用、统计方法及半导体专业知识于一体，是目前质量改善阶段筛选关键因子与改善工艺窗口的有效工具。企业选送参加培训的人员，将在DOE专家的指导下，接受2~3 天的集中训练，通过教学游戏和案例讲解，掌握实验设计与数据处理的基本原理与应用方法，从而能够在今后实际工作中设计合理的实验方案及合理处理有关实验数据，解决实际问题，达到持续改进，优化核心流程的目的。 课程目标： 一、学习实验设计的基础理论和分析路径； 二、掌握实验设计使用方法； 三、提高解决实际生产和科研中实验问题的能力； 四、掌握如何在DMAIC的改善阶段合理使用实验设计的方法； 五、使用Minitab / JMP 来进行实验设计与分析，获得最佳结果变得方便容易。 课程特色： 将结合丰富的中外案例进行分析，并详细剖析学员在实际生产中使用DOE得到改善而产生巨大经济效益的真实案例。启迪性谚语、典故等授课，使参训人员在轻松活跃的氛围中，充分掌握课程内容，并在互动的分享交流中增加收获。

人脸识别技术综述解读

人脸识别研究 代上 （河南大学环境与规划学院河南开封 475004） 摘要：现今世界经济发展迅速，而面对繁杂的社会安全问题却显得有些捉襟见肘，人脸识别技术能够因通过面部特征信息识别身份而受到广泛关注。人脸识别通常使用采集含有人脸图像或视频流的设备，将收集到的人脸信息进行脸部检测,进而与数据库中已有信息进行对比确定被识别对象的身份,已经广泛的应用于公共安全、教育等多个方面，且在以后的社会发展中具有很大的应用前景。本文主要对人脸识别的发展历程、主要识别方法予以总结概括，并对其应用范围与发展趋势进行分析。 关键词：人脸识别；方法；应用；发展 1引言 人脸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。该项技术目前应用到社会的各个领域，例如个人家庭自动门的安全系统、犯罪人的身份识别系统、银行自动取款的服务系统等。 人脸识别系统给人带了很多方便，应用能力很强，但是人脸识别仍然有很多阻碍其发展的困难之处。主要表现在：在收集图像中目标自身的影响；在系统收集图像的过程中容易受到各种外界因素以及系统收集图像之后由于其它因素造成的面部损伤所带来的影响；随着时间的变迁，人的面部逐步发生变化的影响。这些都对人脸识别技术的发展造成了一定的困难，也使得该项技术面临着多种挑战性。 2 人脸识别研究的发展历史与研究现状 2.1发展历史 很早在19世纪80年代就有关于通过人脸对人类的身份进行辨别的论文发表，但是由于技术水平与设备的限制，人脸识别技术并没有受到重视。直到20世纪60年代末，Blcdsoc[1]提出了人脸识别研究的雏形，人脸识别技术才被人们接受。 在人脸识别研究的早期阶段，人们主要研究的是人脸识别的各种方法，但是在实际应用方面却没有得到实质性的进展。 进入20世纪90年代末的时候，人脸识别技术进入了一个快速发展阶段，在这个时期各种新的人脸识别方法相继出现，并创建了人脸图像数据库，对人脸识别的发展起到了巨大的促进作用。在实际应用方面也取得了很大的进展，运用人脸识别技术的产品逐渐进入了社会市场。 进入21世纪以后，人脸识别技术已经逐步发展成熟，但是由于非理想条件如（光照、天气、姿态）的影响，对人脸识别技术的要求也更高。为了解决这些不利因素所造成的影响，研究者们一直努力寻找更加趋于完美的方法，从而减少这些因素所带来的不利影响。 2.2研究现状 近几年来，人脸识别技术已经从以前的认知阶段发展到了实际应用阶段。但是由于每个人的面部都会因为各种不同的原因发生改变，这给人脸识别带来了不小的影响。如光照不同

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

医学免疫学实验设计例子

《医学免疫学》实验设计 期别:xxx 班级:xx 学号:xxxxxxxx 姓名:OOO IL-35对小鼠Ⅰ型糖尿病的治疗效果及免疫机制 【立题依据】 自身免疫性疾病(Autoimmune diseases)是指机体对自身抗原发生免疫反应而导致自身组织损害所引起的疾病。如今越来越多的自身免疫性疾病被不断发现和认识,也越来越引起人们的关注。Ⅰ型糖尿病(T1DM 自身免疫性胰腺炎)就是其中的一员,在全球大约有2000万患者,中国至少有100万的患者,但是Ⅰ型糖尿病常常在幼儿和青少年时期发生且为一种多基因遗传病有较高的遗传度(75%),表现为明显的家族遗传性。同时,Ⅰ型糖尿病患者如治疗不善将引发严重的并发症,如失明、肾衰竭、心脏病、截肢等。因此如果能正确了解Ⅰ型糖尿病的免疫学机制,并探索更加有效治疗及预防方案,对于患者本身乃至整个家族的身体和生活质量的提高意义重大。 Ⅰ型糖尿病的免疫学发病机制是体内除了抗原提呈细胞(APC)和活化的T淋巴细胞外正常细胞几乎不表达MHC-Ⅱ类分子,研究表明IFN-γ转基因小鼠的胰岛β细胞分泌IFN-γ,由于IFN-γ刺激MHC-Ⅱ分子的表达这种小鼠的胰岛β细胞高表达MHC-Ⅱ类分子,这样以来免疫细胞就会结合并识别胰岛β细胞然后对其进行攻击,使其丧失胰岛素分泌活性,最终导致体内胰岛素缺乏。调节性T细胞(Treg)是一些CD4+T cell还可高表达IL-2受体的α链(CD25)分子,胞质中表达Foxp3转录因子的T细胞分化亚群。它的主要功能是通过抑制CD4+ Tcell 和CD8+ Tcell的活化与增殖从而达到免疫的负调节作用。通过协调Treg水平来调节Ⅰ型糖尿病患者的免疫功能可能成为新的治疗手段。 白细胞介素-35(IL-35)是2007年新发现的一种独特的具有免疫抑制功能的调节因子,属于IL—12细胞因子家族,IL-35为异源二聚,主要由活化的Treg分泌,对

人脸表情识别

图像处理与模式识别 ------人脸表情识别介绍摘要：人脸表情是我们进行交往和表达情绪的一种重要手段，不经过特殊训练，人类对其面部表情往往很难掩饰，所以，通过对人脸表情进行分析，可以获得重要的信息。人脸表情识别是人机交互的智能化实现的一个重要组成部分，也是模式识别、图像处理领域的一个重要研究课题，近几年来，受到了越来越多的科研人员的关注。 本文综述了国内外近年来人脸表情识别技术的最新发展状况，对人脸表情识别系统所涉及到的关键技术: 人脸表情特征提取，做了详细分析和归纳。 关键词：人脸定位；积分投影；人脸表情识别；流形学习；局部切空间排列Abstract:Facial expression is a kind of important means that we communicate and express the special training, People often difficult to conceal their facial , by the analyzing facial expression, we can obtain important information. Facial expression recognition is an important component that the implementation of human-computer interaction, and an important research topic in the field of pattern recognition, image processing, in recent years, more and more researchers focus on this topic. In this paper,we present the latest development of this area,and give a detailed analysisand summary for facial

2019最新版微表情识别·读脸读心答案

1.1 微表情涵义·由来 1 【单选题】微表情是指持续时间多长的表情?()B ?A、1/2秒 ?B、不足1/5秒 ?C、5秒 ?D、以上都不对 2 【多选题】下面哪些描述符合微表情的特征?()ABCD ?A、时间不足1/5秒 ?B、受到有效刺激后的反应 ?C、不由自主地表现出来 ?D、表达内心的真实情感 3 【判断题】表情是表现在面部或姿态上的情感信息。()正确 1.2 保罗·埃克曼的贡献 1 【单选题】保罗·埃克曼研究的微表情主要在哪个领域?()C ?A、身体动作 ?B、副语言 ?C、面部表情 ?D、以上都不对 2 【多选题】保罗·埃克曼研究微表情的主要贡献有哪些?()ABCD ?A、完成面部表情编码 ?B、编撰并发布FACS—AU教程 ?C、研发微表情训练工具(Meet) ?D、人际欺骗研究 3

【判断题】独立发现并深入研究微表情的学者是保罗·埃克曼。()错误 1.3 国内·应用研究概况 1 【单选题】 国内探索微表情应用研究的实战机构不包括哪些？（）D ?A、公安机构 ?B、检察机构 ?C、安全机构 ?D、环保机构 2 【判断题】 受到lie to me 传播的影响国内业界开始关注并研究微表情。()正确 3 【判断题】 国内研究微表情的专业团队主要有中科院心理研究所傅小兰团队、中国人民政法大学姜振宇团队和上海政法学院范海鹰团队。（）正确 1.4 教学模式·教学环节 1 【单选题】微表情识别读脸读心课程宜采用哪种教学模式?()D ?A、理论讲授式 ?B、实操训练式 ?C、案例观摩式 ?D、A+B+C 2 【多选题】微表情识别读脸读心课程的教学模式包括哪些教学环节?()ABC

人脸识别

人脸识别技术的应用背景及研究现状 1．人脸识别技术的应用 随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别等。与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。除此之外，我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析，得到有关人的性别，表情，年龄等诸多额外的丰富信息，扩展了人脸识别的应用前景。当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面：（1）刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片，当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后，可以从数据库中迅速查找确认，大大提高了刑侦破案的准确性和效率。 （2）证件验证在许多场合（如海口，机场，机密部门等）证件验证是检验某人身份的一种常用手段，而身份证，驾驶证等很多其他证件上都有照片，使用人脸识别技术，就可以由机器完成验证识别工作，从而实现自动化智能管理。 （3）视频监控在许多银行，公司，公共场所等处都设有24小时的视频监控。当有异常情况或有陌生人闯入时，需要实时跟踪，监控，识别和报警等。这需要对采集到的图像进行具体分析，且要用到人脸的检测，跟踪和识别技术。 （4）入口控制入口控制的范围很广，既包括了在楼宇，住宅等入口处的安全检查，也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。 （5）表情分析根据人脸图像中的面部变化特征，识别和分析人的情感状态，如高兴，生气等。此外，人脸识别技术还在医学，档案管理，人脸动画，人脸建模，视频会议等方面也有着巨大的应用前景。 2．人脸识别技术在国外的研究现状 当前很多国家展开了有关人脸识别的研究，主要有美国，欧洲国家，日本等，著名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Computer Interface Institute，Microsoft Research,英国的Department of Engineering in University of Cambridge等。 （1）模板匹配 主要有两种方法，固定模板和变形模板。固定模板的方法是首先设计一个或几个参考模板，然后计算测试样本与参考模板之间的某种度量，以是否大于阈值来判断测试样本是否人脸。这种方法比较简单，在早期的系统中采用得比较多。但是由于人脸特征的变化很大，很难得到有效的模板来表示人脸的共性。变形模板在原理上与固定模板相同，但其中包含一些非固定的元素，一种方法是手工构造参数化的曲线和曲面以表征人脸中的某些非固定特征，如眼睛，鼻子和嘴唇等。另一种方法是系统自动生成自适应的曲线或曲面，以构成变形人脸模板。检测方

人脸识别技术的应用背景及研究现状图文稿

人脸识别技术的应用背景及研究现状 文件管理序列号：[K8UY-K9IO69-O6M243-OL889-F88688]

人脸识别技术的应用背景及研究现状1．人脸识别技术的应用 随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别等。与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。除此之外，我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析，得到有关人的性别，表情，年龄等诸多额外的丰富信息，扩展了人脸识别的应用前景。当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面： （1）刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片，当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后，可以从数据库中迅速查找确认，大大提高了刑侦破案的准确性和效率。 （2）证件验证在许多场合（如海口，机场，机密部门等）证件验证是检验某人身份的一种常用手段，而身份证，驾驶证等很多其他证件上都有照片，使用人脸识别技术，就可以由机器完成验证识别工作，从而实现自动化智能管理。

（3）视频监控在许多银行，公司，公共场所等处都设有24小时的视频监控。当有异常情况或有陌生人闯入时，需要实时跟踪，监控，识别和报警等。这需要对采集到的图像进行具体分析，且要用到人脸的检测，跟踪和识别技术。 （4）入口控制入口控制的范围很广，既包括了在楼宇，住宅等入口处的安全检查，也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。 （5）表情分析根据人脸图像中的面部变化特征，识别和分析人的情感状态，如高兴，生气等。此外，人脸识别技术还在医学，档案管理，人脸动画，人脸建模，视频会议等方面也有着巨大的应用前景。 2．人脸识别技术在国外的研究现状 当前很多国家展开了有关人脸识别的研究，主要有美国，欧洲国家，日本等，着名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Compute r Interface Institute，Microsoft Research,英国的Department of Engine ering in University of Cambridge等。综合有关文献，目前的方法主要集中在以下几个方面： （1）模板匹配 主要有两种方法，固定模板和变形模板。固定模板的方法是首先设计一个或几个参考模板，然后计算测试样本与参考模板之间的某种度量，以是否大于阈值来判断测试样本是否人脸。这种方法比较简单，在早期的系统中采用得比较多。但是由于人脸特征的变化很大，很难得到有效的模板来表示人脸的共性。变形模板在原理上与固定模板相同，但其中包含一些非固定的元素，一种方法是手工构造参数化的曲线和曲面以表征人脸中的某些非固定特征，如眼

面部表情识别与面孔身份识别的独立加工与交互作用机制_汪亚珉

心理科学进展 2005，13（4）：497~516 Advances in Psychological Science 面部表情识别与面孔身份识别的 独立加工与交互作用机制* 汪亚珉1，2 傅小兰1 （1中国科学院心理研究所，脑与认知国家重点实验室，北京 100101）（2中国科学院研究生院，北京 100039） 摘 要面孔识别功能模型认为，面部表情识别与面孔身份识别是两条独立的并行路径。以往诸多研究者都认可并遵循二者分离的原则。但近期研究表明，面部表情识别与面孔身份识别存在交互作用。首先总结和分析已有的面部表情识别的研究成果，评述神经心理学与认知神经科学研究中的论争，然后介绍人脸知觉的分布式神经机制以及相关的实验证据，最后提出面部表情识别与面孔身份识别的多级整合模型，并展望研究前景。 关键词面孔身份识别，面部表情识别，面孔识别功能模型，人脸知觉的分布式神经模型，多级整合模型。分类号 B842 面孔识别一直备受研究者关注。20世纪70年代，Ekman和Frisen系统地研究了人脸基本表情的文化普遍性，并从解剖学角度提出了6种基本的面部表情[1]。20世纪80年代，Bruce和Young系统地研究了人对面孔的识别及其影响因素，提出了经典的面孔识别功能模型[2]。自此，面孔识别成为认知科学研究领域中的热点问题之一。 人能轻易地从不同表情中识别出同一个人的面孔（即面孔身份识别，facial identity recognition），也能从不同人的面孔上识别出同一种表情（即面部表情识别，facial expression recognition），识别得如此精巧，以至众多研究者相信，识别面孔与识别表情 收稿日期：2005-04-24 * 本研究得到中国科技部973项目（2002CB312103）、国家自然科学基金重点项目（60433030）和面上项目 （30270466）、中国科学院心理研究所创新重点项目 （0302037）经费支持。 通讯作者：傅小兰，E-mail: fuxl@https://www.sodocs.net/doc/8016579561.html, 两者相互独立，互不干扰[2～7]。那么，这种分离识别究竟是如何实现的？面孔身份识别与面部表情识别究竟是彼此独立的还是相互作用的？这已成为认知科学（尤其是计算机视觉）面孔识别研究领域中亟待解决的一个重要问题。 在过去开展的大量研究中，对面孔身份识别问题的探讨相对比较深入，而对面部表情识别的研究则囿于经典功能模型，并未能取得实质性进展。近年来随着脑认知研究技术的发展，面部表情识别的研究也在不断深入，研究者对面部表情识别与面孔身份识别间的关系也提出了新的阐释。本文在综述已有研究的基础上，试图进一步探讨面部表情识别与面孔身份识别之间的独立加工与交互作用机制。首先，基于经典面孔识别功能模型，分析传统的面孔身份识别与面部表情识别的并行分离加工观点，以及行为学、神经心理学与认知神经科学的研究发现；其

教育心理学实验设计案例

教育心理学实验设计 1219100034 目的：探究在不同条件的亲子阅读下，儿童的下位学习能力的差异。 假设：在家长引导的亲子阅读下，儿童的下位学习能力最强。其次为自主阅读。在家长逐字引导的亲子阅读下，儿童的下位学习能力最弱。 自变量：亲子阅读方式。 自变量水平：①在家长引导下的亲子阅读，即家长引导孩子结合孩子自己读 ②家长不参与的亲子阅读，即让孩子独立阅读。 ③家长带着孩子的亲子阅读，即家长逐字指着阅读。 因变量：儿童的下位学习水平。 被试：选取，6到9岁的儿童与其父母中一人为一对，共30对被试。（选取儿童处于具体运算阶段，有一定的识字阅读能力和思维水平，同时没有过度的社会化水平，知识面不够广泛） 实验材料： 1.温暖舒适的阅读场地（包括合适桌椅，明亮光照等） 2阅读材料A,B两组。A组中有两段材料，包括A1、A2（A2为下位学习材料，即涵盖与A1之下的知识内容）。B组亦然有B1、B2。（阅读材料要求适合该年龄认知阶段儿童的文字材料，每段材料在100字左右） 3检验下位学习材料的问题及答案。针对下位学习材料（A2、B2）而提出的问题，用于检验儿童对于下位学习材料的成果。（为标准化操作可以对与每段下位学习材料提出5个问题，共10问，每问答对计1分，共10分。同时在实验前实施预实验以检验10个问题的信效度和区分度） 实验步骤： 1.将30对被试通过随机抽签的方式分为①、②、③，不同亲子阅读方式的三组，每组10对被试。 2.对①、②、③进行同样的处理。让每对被试在相同阅读场所中以对应亲子阅读方式阅读材料A1、B1。要求在40分钟内阅读完这两段材料，阅读时间不能低于25分钟。 3.休息10分钟的时间。 4.由儿童独立自主阅读下位学习材料A2、B2。阅读时间不低于15分钟，保证儿童阅读完毕。 5.确保实验中儿童的阅读顺序为A1、B1、B2、A2。 6.儿童完成阅读后进行检查提问，要求儿童口述回答问题而不是点头或摇头回答问题。并计分。 7.数据分析，根据儿童回答问题的分数，分析不同亲子阅读对于下位学习影响差异。

一种更快捷的轻量级人脸识别模型

Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2020, 10(4), 659-664 Published Online April 2020 in Hans. https://www.sodocs.net/doc/8016579561.html,/journal/csa https://https://www.sodocs.net/doc/8016579561.html,/10.12677/csa.2020.104068 A Faster Lightweight Face Recognition Model Shuai Peng1, Hongbo Huang1,2, Weijun Chen1, Shuwen Pan1,2 1Computer School, Beijing Information Science and Technology University, Beijing 2Institute of Computing Intelligence, Beijing Information Science and Technology University, Beijing Received: Mar. 23rd, 2020; accepted: Apr. 7th, 2020; published: Apr. 14th, 2020 Abstract With the development and application of deep learning-based approaches, face recognition algo-rithms have already been used on devices with sufficient computing resources and achieved high accuracy and fast speed. Face recognition models based on deep learning have better recognition accuracy, but requiring a large amount of computing resources. Aiming to this problem, this paper designs a model called Lite-Inception-ResNet, which is a lightweight network model based on deep learning algorithms and requires much fewer computing resources. The proposed model is based on the Inception-ResNet model and improved in network architecture and activation functions. Experiments on VGGFace2 and LFW show that the Lite-Inception-ResNet model can reduce the amount of parameters by 88.2% and the amount of calculation by 76.5% with only a 0.1% accura-cy reduction, making the model more suitable for devices with less computing resources. Keywords Deep Learning, Face Recognition, Lightweight 一种更快捷的轻量级人脸识别模型 彭帅1，黄宏博1,2，陈伟骏1，潘淑文1,2 1北京信息科技大学计算机学院，北京 2北京信息科技大学计算智能研究所，北京 收稿日期：2020年3月23日；录用日期：2020年4月7日；发布日期：2020年4月14日 摘要 随着基于深度学习的人脸识别算法的发展和应用，人脸识别算法已经可以运用在计算资源充足的设备上

人脸表情识别综述

人脸表情识别综述 一、人脸表情识别技术目前主要的应用领域包括人机交互、安全、机器人制造、医疗、通信和汽车领域等 二、1971年，心理学家Ekman与Friesen的研究最早提出人类有六种主要情感，每种情感以唯一的表情来反映人的一种独特的心理活动。这六种情感被称为基本情感，由愤怒（anger）、高兴(happiness)、悲伤(sadness)、惊讶(surprise)、厌恶(disgust)和恐惧(fear)组成 人脸面部表情运动的描述方法---人脸运动编码系统FACS (Facial Action Coding System)，根据面部肌肉的类型和运动特征定义了基本形变单元AU（Action Unit），人脸面部的各种表情最终能分解对应到各个AU上来，分析表情特征信息，就是分析面部AU的变化情况 FACS有两个主要弱点：1.运动单元是纯粹的局部化的空间模板；2.没有时间描述信息，只是一个启发式信息 三、人脸表情识别的过程和方法 1、表情库的建立：目前，研究中比较常用的表情库主要有:美国CMU机器人研究所和心理学系共同建立的 Cohn-Kanade AU-Coded Facial Expression Image Database(简称CKACFEID)人脸表情数据库;日本ATR 建立的日本女性表情数据库(JAFFE)，它是研究亚洲人表情的重要测试库 2、表情识别: （1）图像获取:通过摄像头等图像捕捉工具获取静态图像或动态图像序列。 （2）图像预处理:图像的大小和灰度的归一化，头部姿态的矫正，图像分割等。 →目的:改善图像质量，消除噪声，统一图像灰度值及尺寸，为后序特征提取和分类识别打好基础 主要工作→人脸表情识别子区域的分割以及表情图像的归一化处理(尺度归一和灰度归一) （3）特征提取:将点阵转化成更高级别图像表述—如形状、运动、颜色、纹理、空间结构等,在尽可能保证稳定性和识别率的前提下，对庞大的图像数据进行降维处理。 →特征提取的主要方法有：提取几何特征、统计特征、频率域特征和运动特征等 1）采用几何特征进行特征提取主要是对人脸表情的显著特征,如眼睛、眉毛、嘴巴等的位置变化进行定位、测量,确定其大小、距离、形状及相互比例等特征,进行表情识别 优点：减少了输入数据量 缺点：丢失了一些重要的识别和分类信息，结果的精确性不高

实验心理学实验设计方案-表情识别

不同面部表情的识别速度与识别准确性差异研究 一、引言速度—准确性权衡是关系到一切反应时实验信度的基本问题，下面我们将尝试通过一个简单的生活化的实验来展示任务速度和任务准确性之间普遍的权衡关系。在反应时实验中，当被试追求较快的速度时，必然要以牺牲准确性为代价。同样，当被试力求高的准确性时，也必然要以放慢速度为代价。在具体的实验中，被试究竟会如何权衡二者的关系，取决于很多因素。本实验主要探讨不同面部表情（痛苦、微笑、悲哀、快乐）识别速度与准确率是否存在显著差异。 实验假设：不同面部表情的识别速度与识别准确性存在差异 二、实验目的通过实验证明不同面部表情（痛苦、微笑、悲哀、快乐）的识别速度与识别准确性存在差异，本实验旨在研究不同面部表情的识别速度与识别准确性存在差异，通过自编的e-prime 实验程序对四十名被试进行施测。 三、实验仪器与材料 痛苦、微笑、悲哀、快乐的图片（均选自于标准的实验图片库）、电脑、e-prime 程序 四、实验设计 采用单因素完全随机化设计

自变量为不同面部表情、区分为（痛苦、微笑、悲哀、快乐）四种。每个小组只接受一种实验处理，只对一种表情做出反应。 因变量为反应时、准确率，分别是识别的准确率、以及被试对不同面部表情识别的反应时。 五、实验程序 （一）被试构成 采用简单随机抽样，在弘德楼随机选取了几个自习室，共选取了 40 个被试。男女各半，年龄为18-23 岁，随机分为四个小组。 （二）研究工具 在计算机上自编好e-prime 实验程序 （三）实验过程 （1）正式实验前被试要先进行几次类似练习，以熟悉按键反应。 （2）被试坐在电脑前，接受相同的指导语。其指导语为：“在接下 来的一段时间里你将继续进行此类题目的正式作答，请用心作答”。被试按键确认后即开始正式实验、期间不再中断休息。 （3）使用主试自编计算机视觉搜索程序，每帧呈现一副面部表情图 片，每幅图片呈现的间隔时间一致，随机播放图片。每种表情的图片都有10 张，每张呈现2 次，共呈现20 次，所有表情图片共呈现80 次。痛苦按 “1 ”键、微笑按“2”键、悲哀按“3”键、快乐按“4 ”键。 其中第1 小组只对痛苦做反应、2 小组只对微笑做反应、3 小组只对悲哀做反应、4 小组只对快乐做反应。每出现一幅图要求被试按对应的反应键，计算机自动记录反应时间和正确率。

2019年微表情识别-读脸读心考试答案

2019年微表情识别-读脸读心最新满分考试答案 一、单选题（题数：40，共分） 1.愉悦的识别要点包括的表情形态和意义，以下错误的是（）A A.瞪眼 B.咧嘴 C.嘴角上扬 D.超乎预期的满足和开心 2. 微表情是指持续时间多长的表情() B A、1/2秒 B、不足1/5秒 C、5秒 D、以上都不对 3. 关于猜测选放的墙的测试哪一项描述是错误的()B A、李博士回应天蝎座,b型血、警号3867问题时目光低视,摇头说我不知道是控制的对抗反应 B、在听到十八岁那年考上了海洋大学出现快速眨眼,点头是思考比对时的真实反应 C、在听到这成为了您神探之路的起点时出现连连点头是高度认同的下意识反应 D、人在接受有效刺激时也能完全控制自己的情绪反应 4. 冻结反应的形态意义哪一项描述是错误的()D A、面部的惊讶 B、肢体的约束 C、呼吸的控制 D、肢体冰冷 5. 有意控制的动作的形态意义哪一项描述是错误的()D A、可以出现在面部表情 B、可以出现在身体动作 C、可以出现在站姿或坐姿 D、可以控制出汗或面部颜色 6. 国内探索微表情应用研究的实战机构不包括哪些（）D A、公安机构 B、检察机构 C、安全机构 D、环保机构 7. 反应性行为的形态意义哪一项描述是错误的() D

A、包括副语言行为 B、包括头部反应 C、是难以自主控制的生理反应 D、是可以自主控制的生理反应 8. 关于表达者表达解析哪一项描述是正确的() B A、疏忽几个表情动作的观察不影响准确判断其真实内心 B、是准确认识表达者内心的基础和前提 C、只要盯着其眼动反应就能准确判断其真实内心 D、只要关注其情绪与事件性质是否一致就能准确判断其真实内心 9. 爱恨反应的形态意义哪一项描述是错误的() D A、爱的时候会主动亲近对方 B、恨的时候会主动拉开距离 C、身体间的距离,可以体现出人和人之间的心理距离 D、人的内心的喜爱与厌恶是不能从表情动作中表达出来的 10. 保罗·埃克曼研究的微表情主要在哪个领域() C A、身体动作 B、副语言 C、面部表情 D、以上都不对 11. 仰视反应的形态意义哪一项描述是错误的() D A、头和肢体向上是正仰视反应 B、头和肢体向下是负仰视反应 C、有身份地位差异的握手是正或负仰视反应的体现 D、头和肢体远离刺激源 12. 关于松明猜测硬币藏匿手的测试哪一项描述是错误的()D A、王力宏上台即双手叉腰或抱胸是紧张的对抗反应 B、询问喜欢的颜色及血型的用意是找回答真实的基线反应 C、一般而言人们习惯于多用或首先使用顺手 D、使用顺手是不自信的表现 13. 关于这场猜测锁匙位置的测试哪一项描述是错误的() D A、李博士将锁匙放在6墙-8行-8列却在卡片上写6墙-8行-9列是动用了反测试策略 B、这种反测试策略的核心就就是强化不真实遗忘真实 C、这种反测试策略属于意识转移类的精神反测试 D、李博士反测试没有获得成功 14. 关于情绪“干扰点”哪一项描述是错误的() D A、有意控制行为 B、经历带入反应

人脸识别主要算法原理

人脸识别主要算法原理

人脸识别主要算法原理 主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。 1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果； 2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。 3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型，主动形状模型和主动外观模型的方法等。 1. 基于几何特征的方法 人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成，正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别，因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述，可以做为人脸识别的重要特征。几何特征最早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别，首先根据侧面轮廓曲线确定若干显著点，并由这些显著点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等。Jia 等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧面轮廓图是一种很有新意的方法。 采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要器官的几何形状作为分类特征,但

Roder对几何特征提取的精确性进行了实验性的研究，结果不容乐观。 可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进，其基本思想是:设计一个参数可调的器官模型(即可变形模板),定义一个能量函数，通过调整模型参数使能量函数最小化，此时的模型参数即做为该器官的几何特征。 这种方法思想很好，但是存在两个问题，一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定，难以推广，二是能量函数优化过程十分耗时，难以实际应用。基于参数的人脸表示可以实现对人脸显著特征的一个高效描述，但它需要大量的前处理和精细的参数选择。同时，采用一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系，忽略了局部细微特征，造成部分信息的丢失，更适合于做粗分类，而且目前已有的特征点检测技术在精确率上还远不能满足要求，计算量也较大。 2. 局部特征分析方法（Local Face Analysis） 主元子空间的表示是紧凑的，特征维数大大降低，但它是非局部化的，其核函数的支集扩展在整个坐标空间中，同时它是非拓扑的，某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临近性没有任何关系，而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性，似乎这更符合神经信息处理的机制，因此寻找具有这种特性的表达十分重要。基于这种考虑，Atick提出基于局部特征的人脸特征提取与识别方法。这种方