科葩：人脸识别--从一个人的表情看透一个人的内心

　　【中国安防展览网 品牌专栏】 行为心里学有一个说法，瞬间识人的超级心里密码是时间看对方的脸。而在人们日常交流中，只有7%的信息是通过语言来传递的，而55%的信息则是通过面部表情来传递的。由此可见表情信息在人与人之间交流的重要性。随着人工智能和模式识别的不断发展，人机智能交互中的一项重要技术--人脸表情识别也越来越受到人们的重视。

　　
　　人脸表情识别主要是利用人脸识别技术，对人脸的表情信息进行特征提取并归类，使计算机能获知人的表情信息，进而推断人的心理状态，从而实现人机之间的智能交互。从识别模式来看，人脸表情识别与我们的行为心里学是一致的。通过表情判断一个人的心里情况，通过细小的表情和微小的动作来观察对方的心里，对即将发生的事情的一个准确推断。

　　
　　目前人脸表情识别主要应用领域包括：安全领域、智能机器人研制、电脑游戏、医疗领域等。目前人脸表情识别主要定义了六种表情：生气、厌恶、害怕、伤心、高兴、吃惊，将人脸划分为若干个运动单元来描述面部动作，这些运动单元显示了人脸运动与表情的对应关系。
　　
　　人脸表情识别可分为三部分：人脸图像的获取与预处理、表情特征提取和表情分类。它基本上与人脸识别在人脸图像的获取和预处理这些环节上是一致的，只是在特征提取方面有区别，人脸识别提取的特征是同一人脸的个体差异，而表情识别提取的特征是同一人脸的不同表情下的差异。

　　
　　目前表情特征提取方法主要是分两种：静态图像特征提取和动态图像特征提取。静态图像中提取的是表情的形变特征，而动态图像中提取的是基于亮度模式的表观运动。
　　
　　据了解，目前人脸表情识别微软有相关研究，国内从深圳科葩相关负责人了解得知，其公司也将在深度学习基础上，通过局部特征和整体特征融合的方式，提高人脸识别追踪和表情分析，为某些特定应用领域提供更的识别率和判别依据。