·1041· 颜文靖，等：心理学视角下的自动表情识别 第5期 度论定义是：可伴随特定生理活动的正性或负性 最近Daniel Cordaro和Dacher Keltner(两人都 体验。维度取向曾经一度占据着情绪理论的主 曾是Ekman的学生)等&19进行了一系列跨文化 流。早在19世纪末，“心理学之父”冯特就认为情 研究，扩展了基本情绪的清单。他们使用情绪编 绪是可以通过愉快-不愉快、激动-平静、紧张-松 码范式，系统地分析来自5种不同文化背景个体 弛3个维度来描述的。Osgood!通过研究发现， 的22种情绪表现，提出了情绪的国际核心模式 个体在对各种刺激进行判断时，都会关注其在价 (international core patterns,.ICPs),即，在不同文化 值、活力和力量这3个因素上的语义差别，而这 中存在着22种普遍的面部情绪表达规律，而同时 些语义差别因素在本质上是情感性的，是对刺激 也会受到文化的一些影响。除了最初的6种情绪外， 进行分类的基础。Mehrabian等提出了情绪状 这些研究还提供了在面部和声音表达中出现的情 态的“愉悦度-唤醒度-支配度”三维度模型(pleas-. 绪如娱乐、敬畏、满足、欲望、尴尬、痛苦、解脱和 antness-arousal--dominance.,PAD)。在对PAD模型 同情等情绪的证据。表情类型增加到20多个，对 的深入研究中，Russel发现，情绪的支配度更 表情数据库的建立以及自动表情识别的准确率都 多地与其认知活动有关，愉悦和唤醒两个维度就 提出了新的挑战。 可以解释绝大部分情绪变异。2008年，国内引入 2.2微表情和伪装表情 了PAD情绪量表，它可以从愉悦度、激活度和优 微表情是人们隐藏或抑制自己的真实情绪时 势度上评定心境或情绪状态6。Watson等1)采 出现非常迅速泄露的面部动作2022。研究者以时 取自陈式情绪研究方法，提出积极-消极情感模 长（根据微表情快速的特点）对微表情进行操作 型(PANA),他们认为积极情感(positive affect, 性定义。现在越来越多的研究者将小于500s PA)和消极情感(negative affect,.NA)是两个相对 的表情定义为微表情四。微表情已成为自动表情 独立的、基本的维度。 识别研究的新热点，因为人们普遍认为微表情泄 如果使用情绪维度来标注表情样本，并不需 露了个体的真实表情，能够反映其真实情绪。 要给出一个明确的情绪类别标签；情感的维度模 早在《人类与动物的表情》一书中，达尔文 型似乎可以在连续的尺度上对每种情绪强度的微 就开始关注难以抑制的情绪表达，21。弗洛伊德 小变化进行编码。也有很多学者试图将维度论和 也提出人们的情绪都会以某种形式表达出来4。 基本情绪理论结合，将基本表情放在两三个维度 Haggard等21在寻找治疗师和病人之间的非言语 形成的坐标系中的合适位置，如情绪的环形模型 交流特征、观察心理治疗动态图片时，发现了一 (circumplex model of affect)。不过，每一种情绪 种“微小瞬间表情(micro-momentary facial expres- 都是非常复杂的，虽然我们可以用几个维度来表 sions)”,并认为其与压抑和自我防御机制有关。 达某种情绪的主要特点，但却无法充分地解释或 神经心理学的研究发现，自主表情和非自主表情 理解这种情绪。 分别受锥体束(pyramidal tract)和外锥体束(ex- 2情绪的面部表达方式 trapyramidal tract)控制21。因此，Ekman等21,2假 设微表情是自主表情和非自主表情之间对抗的 显然，6种基本情绪似乎不足以涵盖我们复杂 产物。 多样的情绪与对应的表情表达，而且人类擅长伪 我们前期在实验室里，通过诱发被试（心理 装，表情与情绪有时并不能很好地对应。此外， 学实验参与者)的情绪（非自主的），同时要求其 表情还受到特定社会文化条件下的展示规则(dis 伪装自己的表情（自主的），探索微表情的诱发 play rule)的影响。因此，除了研究基本表情类别， 方法和出现条件2。我们基于收集的数据，拟合 许多研究者也开始关注微表情、复杂表情和结合 不同条件下微表情表达的特点，描述了自然诱发 其他线索的表情。 的微表情的时间和空间特征。结合前人的研究 2.1基本表情类型 与假设，我们总结了微表情的表达机制，提出微 基本情绪理论把情绪分成几个基本类别，诸 表情既可能是个体在自主抑制其情绪表达时真实 如：高兴、悲伤、惊讶、恐惧、厌恶、愤怒等四。这 情绪的泄露，也可能是个体在正常表达真实表情 6种基本情绪似乎是泾渭分明的，且适用于所有 后因主动抑制而终止的真实情绪表达（见图2）。 人。但是，科学研究和实践应用都表明，依靠6种 至于微表情识别方面的研究，不是本文的关注 基本情绪的分类方式无法涵盖和解释复杂的情绪 点，感兴趣的读者可以查阅已经发表的综述性 现象。 文章。度论定义是：可伴随特定生理活动的正性或负性 体验[12]。维度取向曾经一度占据着情绪理论的主 流。早在 19 世纪末，“心理学之父”冯特就认为情 绪是可以通过愉快–不愉快、激动–平静、紧张–松 弛 3 个维度来描述的。Osgood[13] 通过研究发现， 个体在对各种刺激进行判断时，都会关注其在价 值、活力和力量这 3 个因素上的语义差别，而这 些语义差别因素在本质上是情感性的，是对刺激 进行分类的基础。Mehrabian 等 [14] 提出了情绪状 态的“愉悦度–唤醒度–支配度”三维度模型（pleas￾antness-arousal-dominance，PAD）。在对 PAD 模型 的深入研究中，Russell[15] 发现，情绪的支配度更 多地与其认知活动有关，愉悦和唤醒两个维度就 可以解释绝大部分情绪变异。2008 年，国内引入 了 PAD 情绪量表，它可以从愉悦度、激活度和优 势度上评定心境或情绪状态[16]。Watson 等 [17] 采 取自陈式情绪研究方法，提出积极–消极情感模 型（PANA），他们认为积极情感（positive affect， PA）和消极情感（negative affect，NA）是两个相对 独立的、基本的维度。 如果使用情绪维度来标注表情样本，并不需 要给出一个明确的情绪类别标签；情感的维度模 型似乎可以在连续的尺度上对每种情绪强度的微 小变化进行编码。也有很多学者试图将维度论和 基本情绪理论结合，将基本表情放在两三个维度 形成的坐标系中的合适位置，如情绪的环形模型 （circumplex model of affect） [15]。不过，每一种情绪 都是非常复杂的，虽然我们可以用几个维度来表 达某种情绪的主要特点，但却无法充分地解释或 理解这种情绪。 2 情绪的面部表达方式 显然，6 种基本情绪似乎不足以涵盖我们复杂 多样的情绪与对应的表情表达，而且人类擅长伪 装，表情与情绪有时并不能很好地对应。此外， 表情还受到特定社会文化条件下的展示规则（dis￾play rule）的影响。因此，除了研究基本表情类别， 许多研究者也开始关注微表情、复杂表情和结合 其他线索的表情。 2.1 基本表情类型 基本情绪理论把情绪分成几个基本类别，诸 如：高兴、悲伤、惊讶、恐惧、厌恶、愤怒等[2]。这 6 种基本情绪似乎是泾渭分明的，且适用于所有 人。但是，科学研究和实践应用都表明，依靠 6 种 基本情绪的分类方式无法涵盖和解释复杂的情绪 现象。 最近 Daniel Cordaro 和 Dacher Keltner（两人都 曾是 Ekman 的学生）等[18-19] 进行了一系列跨文化 研究，扩展了基本情绪的清单。他们使用情绪编 码范式，系统地分析来自 5 种不同文化背景个体 的 22 种情绪表现，提出了情绪的国际核心模式 （international core patterns, ICPs），即，在不同文化 中存在着 22 种普遍的面部情绪表达规律，而同时 也会受到文化的一些影响。除了最初的 6 种情绪外， 这些研究还提供了在面部和声音表达中出现的情 绪如娱乐、敬畏、满足、欲望、尴尬、痛苦、解脱和 同情等情绪的证据。表情类型增加到 20 多个，对 表情数据库的建立以及自动表情识别的准确率都 提出了新的挑战。 2.2 微表情和伪装表情 微表情是人们隐藏或抑制自己的真实情绪时 出现非常迅速泄露的面部动作[20-22]。研究者以时 长（根据微表情快速的特点）对微表情进行操作 性定义。现在越来越多的研究者将小于 500 ms 的表情定义为微表情[22]。微表情已成为自动表情 识别研究的新热点，因为人们普遍认为微表情泄 露了个体的真实表情，能够反映其真实情绪。 早在《人类与动物的表情》一书中，达尔文 就开始关注难以抑制的情绪表达[1,23]。弗洛伊德 也提出人们的情绪都会以某种形式表达出来[24]。 Haggard 等 [24] 在寻找治疗师和病人之间的非言语 交流特征、观察心理治疗动态图片时，发现了一 种“微小瞬间表情（micro-momentary facial expres￾sions）”，并认为其与压抑和自我防御机制有关。 神经心理学的研究发现，自主表情和非自主表情 分别受锥体束（pyramidal tract）和外锥体束（ex￾trapyramidal tract）控制[25]。因此，Ekman 等 [21,26] 假 设微表情是自主表情和非自主表情之间对抗的 产物。 我们前期在实验室里，通过诱发被试（心理 学实验参与者）的情绪（非自主的），同时要求其 伪装自己的表情（自主的），探索微表情的诱发 方法和出现条件[22]。我们基于收集的数据，拟合 不同条件下微表情表达的特点，描述了自然诱发 的微表情的时间和空间特征。结合前人的研究 与假设，我们总结了微表情的表达机制，提出微 表情既可能是个体在自主抑制其情绪表达时真实 情绪的泄露，也可能是个体在正常表达真实表情 后因主动抑制而终止的真实情绪表达（见图 2）。 至于微表情识别方面的研究，不是本文的关注 点，感兴趣的读者可以查阅已经发表的综述性 文章。 ·1041· 颜文靖，等：心理学视角下的自动表情识别 第 5 期