心理所联合主办PRCV2023“微表情论坛”技术论坛

　　10月15日，第六届中国模式识别与计算机视觉大会PRCV2023的专题论坛“微表情论坛”在厦门成功举办。本次论坛由中国图象图形学学会（CSIG）与中国科学院心理研究所主办，CSIG机器视觉专委会、情感计算与理解专委会承办。心理所副研究员王甦菁和李婧婷担任论坛主席。论坛邀请了南京工程学院教授黄晓华、浙江大学研究员李晓白、西北工业大学副教授夏召强和东南大学副教授宗源四位专家作报告，约50位师生参会。

　　王甦菁致开幕辞。他提到，本次专题论坛以微表情智能分析为主旨，旨在探索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，希望受邀专家学者交流自己在微表情、微姿态等领域中探索深度学习方法的工作进展，展望未来研究方向。

　　黄晓华带来了题为“自发性面部微表情特征提取技术研究”的报告。报告首先从政策性文件、行业需求和未来需求三个层面介绍了微表情智能分析的研究背景和意义，并指出了微表情分析中的关键问题，然后介绍了基于微表情智能分析的近期科研工作，包括基于峰值帧检测和局部-全局信息学习、空间与通道注意力机制的微表情运动单元检测和基于情感特定特征学习。最后，黄晓华对未来复杂场景下人类情绪和健康状况的感知进行了展望。

南京工程学院黄晓华教授作报告

　　李晓白带来了题为“微姿态识别研究进展”的报告。报告介绍了微姿态的定义和范畴、微姿态数据库和微姿态识别算法。微姿态是指暗示个体隐形情绪状态的自发动作。李晓白介绍了实验室采集的SMG数据库和真实场景下基于视频媒体数据搜集的iMiGUE数据库，通过三种微姿态分析任务（分类、检测与识别、情绪状态识别）对SOTA方法进行了介绍。报告最后讨论了微姿态研究中的挑战和未来研究方向，包括从Skeleton模态到RGB的转变、在线识别、情绪分类和多模态融合等。

浙江大学李晓白研究员作报告

　　夏召强带来了题为“基于人体微反应的隐藏情绪分析方法”的报告。报告从微反应概述、发展现状、视觉模型和未来趋势四个方面展开。人体微反应（Micro-reaction）是人类情绪和认知响应的微小生理变化，如微小的表情、特定肌肉的收缩、眼睛的移动等等，可以作为人们情绪和认知过程的指标。夏召强对心理学和计算机两个领域研究现状进行概述后，详细介绍了其团队近期的相关工作，包括多尺度局部Transformer检测模型、时空循环卷积网络识别模型、超图Transformer集成识别模型，最后从数据、模型以及应用对微反应研究进行了展望。

西北工业大学夏召强副教授作报告

　　宗源带来了题为“宏表情知识引导的微表情识别”的报告。报告首先阐述了宏表情知识给微表情识别研究带来的启示，放大微表情运动强度，是提升微表情特征学习与识别建模的一种有效途径。然后介绍了近期开展的宏表情知识引导的微表情识别工作，包括基于自适应放大网络的微表情识别、基于对比放大网络的微表情识别和基于LTR3O模型的微表情识别。最后，宗源提出挖掘更多的宏表情，通过显式或隐式借鉴的方式，提升微表情识别性能。

东南大学宗源副教授作报告

　　通过参加本次“微表情论坛”，与会者深刻体会到了微表情研究的深度与广度，同时也了解到了学术界领域专家在微表情、微姿态等方向取得的研究成果与应用实践。

论坛现场

　　本次论坛的活动现场学术氛围浓厚。论坛结束后，参会人员更是针对自己感兴趣的内容踊跃提问及发表个人见解，专家们则耐心地一一解答，极大地拓展了参会师生们的眼界和科研思路。本次专题论坛的交流与讨论将进一步促进微表情智能分析的研究、发展与应用，推动领域的创新与进步。