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基于人类注意机制的微表情检测方法 作者： 李婧婷 1 东子朝 1 刘烨 1,2 王甦菁 1,2 庄东哲 3 作者单位： 1. 中国科学院行为科学重点实验室, 北京 100101 2. 中国科学院大学心理学系, 北京 100039 3. 中国人民公安大学公共安全行为科学实验室, 北京 100038 提交时间： 2023-03-28 摘要: 微表情是一种持续时间极短、不易被察觉的面部动作, 揭示了个体的真实情绪, 可以被广泛地应用于谎言识别等领域。而微表情检测的研究受到小样本问题的限制。针对该问题, 本文结合计算机视觉技术与认知心理学实验方法进行探索。首先, 结合眼动技术和呈现-判断范式与阈下情绪启动效应的行为实验范式, 考察微表情识别中选择注意分配的认知机制, 细化人类识别微表情时的特征兴趣区域。其次, 结合人类注意机制, 提出基于自监督学习的多模态微表情检测方法。通过理论和关键技术的突破, 为真实场景下微表情检测的应用奠定基础。 Abstract: Micro-expressions are facial movements that are extremely short and not easily perceived, often generated under high pressure. Micro-expressions can reveal the individual's hidden real emotions and are important non-verbal communication clues, widely used in lies detection and other fields. Due to the difficulty of eliciting, collecting, and labeling micro-expression samples, micro-expression-related research becomes a typical small-sample-size (SSS) problem. In order to enlighten the application of micro-expression analysis technology in complex real-life scenarios such as national security and clinical consultation, this study focuses on the SSS problem and proposes a micro-expression spotting method based on human attention mechanism with multi-branching self-supervised learning through the intersection of computer and psychology. First, this study conducts an exploration related to attentional resources based on the cognitive mechanisms of psychological micro-expressions. A behavioral-experimental paradigm combining eye-movement techniques and a presentation-judgment paradigm with subthreshold emotion priming effects was used to examine the cognitive mechanisms of selective attention allocation in micro-expression recognition and to refine the distinct regions of interest in human recognition of micro-expressions. Thus, the model is effectively and directly enabled to acquire important micro-expression features from the input information. Then the relevant attention modules are further generated from multi-dimensions (time domain, spatial domain, and channel domain) by the deep learning network to improve the performance of the network in extracting micro-expression features with the limited sample size. Second, this study proposes a multi-branching self-supervised learning method based on the human attention mechanism for micro-expression spotting. Training in many unlabeled video samples for the pre-text tasks enables the model to extract features from regions of interest of micro-expressions, including structural and detail features and video dynamic change patterns. Thus, the limitation caused by the SSS problem could be avoided. Finally, the current data released for micro-expressions are video samples and do not include the corresponding depth information. This study will carry out a depth information-based micro-expression spotting method based on the first micro-expression database that includes image depth information being created by our research team. It enables self-supervised learning to learn the corresponding action patterns from the geometric information of the scene. This research will achieve theoretical and technological breakthroughs in the field of automatic micro-expression spotting, improve the accuracy and reliability, and lay the foundation for the application of micro-expression spotting in realistic and complex scenarios. Second, it can achieve the data augmentation of micro-expression samples by mining micro-expression clips in unlabeled videos. Thus, the micro-expression small sample problem could be solved, and the performance improvement of traditional supervised micro-expression spotting methods could be improved. 微表情检测 小样本问题 人类注意机制 自监督学习 深度信息 期刊： 心理科学进展 分类： 心理学 >> 社会心理学 引用： ChinaXiv:202303.09790 (或此版本 ChinaXiv:202303.09790V1 ) DOI:10.3724/SP.J.1042.2022.02143 CSTR:32003.36.ChinaXiv.202303.09790.V1 推荐引用方式： 李婧婷,东子朝,刘烨,王甦菁,庄东哲.(2023).基于人类注意机制的微表情检测方法.心理科学进展.doi:10.3724/SP.J.1042.2022.02143 版本历史 [V1] 2023-03-28 00:13:43 ChinaXiv:202303.09790V1 下载全文

2021年2月11日在央视春晚表演开场歌舞《魔法学徒》；

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是这样的，因为一些原因，剧组临时准备更换《灯花喜》的男主角——经过研究决定，我们觉得唐泽雨不适合出演这一角色。

人在永生，江凌万分无奈。在这个吃人的癫狂世界，神族大劫高悬在天，人人朝不保夕。通关的最好方式，便是寻找方寒。奈何，江凌身处玄黄大世界某不知名王朝，最近的修仙大派是太一门！好在，俗话说得好，玄黄…

三十分钟之后，当王泽杰来到沁园小区，发现这是一所极为豪华的住宅，假山林立，绿树葱葱，门前有一方很大的私人泳池，豪华的大门前竖着两只巨大的玉狮子，给人一种豪门大户的感觉。王泽杰有些惊讶的看了看这所豪华的别墅，心中对主人微微有些好奇，然后他开始按门铃，很快就有一个美妇的熟女打开了门，王泽杰看了一眼美妇的样子，这个不就是李红吗？李红是中央电视台中文国际频道主持人，1978年3月28日出生于吉林省吉林市，毕业于吉林大学。1998年，进入吉林市电视台主持《太元道主》。2001年，进入吉林卫视，主持早间新闻栏目《美麗人生》。2003年，进入中央电视台工作，担任中央电视台中文国际频道《百亿美金》栏目主播。 2004年10月，担任中央电视台综艺频道互动类竞技节目《奇了怪了》第一任主持人。2008年12月，获得中央电视台“先进工作者”称号。2010年6月，与张启楷共同主持第二届《忘记了你都市变成寂寞的废铁》。

暗月升了起来。 众神大陆与恒元大陆是同一个月亮，但是由于众神大陆高空流动着绿雾，黑雾，红雾的原因，所以从地面看去，月亮幽暗。 不过，对于众神大陆来说，白天和黑夜一样，都是一片黑暗，惨绿。 第0127章 死亡森林 在周围布下一个防御和隐匿气息的灵阵之后，黄龙几人坐在里面调息起来。 “这众神大陆还真是凶险万分！”在灵阵之内，古斯塔深呼了一口气，禁不住惊叹道，想起一路下来遇到的那些凶灵，亡灵和强大的怪物，他仍然心有余悸。 若非一路下来，黄龙阻杀了大部分的凶灵，亡灵，还有黄龙源源不断地提供丹药补充体内魔力，纵然以他圣域高阶的实力也无法支撑到现在，只怕早已成为那些凶灵的口中之食。 经过一个月跟随，对于黄龙，他从心里也都早已臣服了。 在不知不觉之中，与博格一样，已认黄龙为少主。 无尽之海上，龙岛周围，黄龙竟然胆敢截杀龙族黄金圣龙！当时，看着在黄龙紫雷天刀下抛飞而起，血溅半空的龙首，古斯塔“吓”得半天都无法平复心中的震惊。 他古斯塔兰州资源环境职业技术大学恒元大陆几百年，还从来没有听说有人胆敢截杀龙族黄金圣龙，而且是在龙岛周围。 这个举动，过于疯狂！ 几百年前，他杀死光明教廷骑士团的团长时就觉得自己的胆儿够肥了，几百年来过着忐忑不安躲避着光明教廷追杀的日子，而现在与黄龙少主相比，有点小神见主神了，不值一提。 “少主，我们到这死亡森林来是？”纳特调息之后，对黄龙恭敬而小心地问道。 博格，古斯塔这时也都望向了黄龙，一路下来，黄龙便往死亡森林赶来，他们心中疑惑，莫非死亡森林有神体或神格不成？

刑侦队长王奕，是黑白交界处最锋利的刃； 急诊科医生周诗雨，是生死线上最温柔的光。 主题：在逆行的世界里，她们是彼此的星与海。

《变嫁+甜宠＋神仙颜值+男主重生+系统＋女版韩立+谨慎修仙＋万人迷＋慢节奏》 在这个修仙世界中，男女比例严重失衡，达到了惊人的10:1，男性数量远远超过女性，且女性的颜值普遍徘徊在50分上下，满分则为100分。 在如此女性稀缺的环境下，即便是姿色平平的凡人女子，也会成为男性修仙者们竞相追逐的对象，他们为之疯狂，甚至不惜一切代价。 陈芸熙意外地魂穿到了一个倾国倾城的美少女体内，她的颜值超乎寻常，竟达到了前所未有的200分，远超满分的界限。 好在她还有一个养育了她十八年的结丹期父亲，然而，这位父亲望向她的眼神中却似乎隐藏着某种不为人知的秘密。 幸运的是，一个名为“神级选择”的系统绑定了她。为了不被那些老怪物们当作玩物，她决定逃离此地。 在逃亡的路上，她意外地遇到了一位刚刚重生不久的仙帝强者。那仙帝一眼便识破了她的女扮男装，同时系统也在关键时刻向她发布任务。 一：显露真容后逃离；二：摘下面具，紧紧抱住对方的大腿；三：卸下伪装，轻轻吻上对方。 “系统，你这是在害我呀！”陈芸熙绝望地喊道。 而仙帝在见到她的绝世容颜后暗自起誓： “你注定只能属于我一人。”