12月8日，CNCC2022“微表情分析”技术论坛在线上成功举办。本次论坛由中国计算机学会（CCF）、拉斯维加斯手机娱乐网站 （CSIG）和中国科学院心理研究所举办、CCF计算机视觉专委会、CSIG机器视觉专业委员会和CSIG情感计算与理解专业委员会联合承办，中国科学院心理研究所王甦菁副研究员与李婧婷副研究员联合主持。

      微表情是一种持续时间极短、不易被察觉的面部动作，它往往能反映出个体真实的情绪。微表情是理解人类真实情绪的重要窗口，可以用于非接触无感知的欺骗检测，在国家安全、司法实践、卫生防疫、临床实践、广告与消费、金融等领域有广阔的应用前景。然而，由于微表情具备时间短、强度低和局部不对称性的特点，微表情特征提取与学习极具挑战性。此外，结合深度学习技术的智能微表情分析也饱受小样本问题困扰。不仅微表情诱发十分困难，微表情标注亦是非常费时费力。更重要的是，微表情生成机制尚未明确，桎梏了微表情在真实场景的应用。此次论坛旨在探讨：在深度学习技术蓬勃发展的今天，智能微表情分析的研究现状和未来研究方向。

      此次论坛邀请了微表情分析领域知名学者专家，包括芬兰奥卢大学的赵国英教授、东南大学的郑文明教授、中国科学技术大学的王上飞教授、中国科学院计算技术研究所的韩琥研究员、中国科学院心理研究所李婧婷副研究员来做学术报告，有近百名听众参加了论坛。

------------------------论坛速览--------------------------

      此次论坛由本论坛共同主席、中国科学院心理研究所副研究员王甦菁博士主持。在开场中他首先简要介绍了此届论坛主题及嘉宾。

图 1 王甦菁博士主持论坛

   图 2 论坛安排

      芬兰奥卢大学的赵国英教授做了主题为“关于微表情数据库的一些思考”的主题报告，回顾了面部微表情数据库的发展，并且讨论未来需要考虑的关键问题。

      图 3 赵国英教授作报告

      东南大学的郑文明教授作了主题为“微表情识别与虚假行为意图分析”的报告，首先简要回顾了面部表情/微表情识别的发展、面临的挑战，以及代表性的识别方法，然后介绍了结合微表情的基于虚假行为意图分析。

图 4 郑文明教授作报告

      中国科学技术大学的王上飞教授作了主题为“基于特权信息学习和面部先验知识辅助的微表情及表情识别”的报告。微表情和宏表情在面部肌肉运动和纹理变化方面有一定相似之处，如何利用丰富的宏表情数据库作为特权信息来帮助微表情识别值得探讨。王教授等人提出以宏表情图像/视频作为特权信息，辅助微表情图像/视频学习更好的微表情分类器。

图 5 王上飞教授作报告

      中国科学院计算技术研究所的韩琥研究员作了主题为“面部情感与生理信号感知及其在精神疾病诊断中的应用”的报告。韩琥研究员介绍了视觉情感与生理信号感知的发展趋势，并从信号解耦、弱监建模等方面介绍应对情感与生理信号感知中信噪比低、鲁棒性差的问题。最后介绍了视觉情感与生理信号感知在AD冷漠症和焦虑症诊断中的初步应用。

图 6 韩琥研究员作报告

      中国科学院心理研究所李婧婷副研究员作了主题为“高生态效度微表情数据及标注”的报告。此次报告首先探索了基于面部肌电指标的微表情量化研究，刻画微表情生理机制；然后介绍由中国科学院心理研究所创建的第三代高生态效度深度微表情数据库，并系统梳理了微表情标注、检测与识别方法。

图 7 李婧婷副研究员作报告

----------------------活动总结-------------------------

      本次论坛充分展示了当前微表情智能分析的最新进展和未来的研究潜力。此次论坛因疫情原因于线上召开，但是线上热烈的讨论氛围丝毫不减，众多观众涌入微信讨论群向专家们提出问题，和专家们进行了热烈和深入的探讨。这次论坛进一步加强了微表情分析领域的学术交流，为该领域研究者未来的研究提供了思路和方向。