微表情识别与训练系统的相关研究及其发展趋势

刘抒雅

（福建师范大学 教育学院，福建 福州 350007）

1 引言

气愤、轻蔑、厌恶、害怕、愉快、悲伤和惊讶这七种人类基本情绪的面部表情特征具有跨种族一致性（Ekman.2003；Elfenbein，Ambady.2002)。多年来人们对于面部表情的研究丰富多彩，但大部分集中于普通情绪。此外，还存在另一种表情由于其持续的时间极其短暂被称为微表情（micro-expression）。在国外，对于微表情的研究逐渐兴起，涉及微表情识别、微表情训练系统的开发和运用以及最新的微表情表达三个方面。

2 微表情的界定

微表情最初来源于Haggard 和Isaac（1966）进行临床访谈的研究中。他们认为，微表情是由个体对情绪的无意识压抑而导致表情出现的时间极短。Ekman 和Friesen（1964）对此进行实验论证后明确提出了微表情这一概念。当他们把对精神分类患者的访谈录像逐帧播放时发现那些之前“漏掉”的被抑制的表情显现出来（Ekman.2003）。微表情是一种持续时间仅为1/25 秒至1/5 秒的非常快速的表情，表达了人试图压抑与隐藏的真正情感。

后来，微表情在隐蔽研究中得到验证（Porter &Brinke.2008），如果一个人正在通过安全关卡并且身上携带非法药物，由于害怕被发现，他会尽全力隐藏这种感受，因此产生的线索将比在安全情境下更加微弱。研究显示，微表情识别能力和探究高风险环境存在正相关（Ekman &O’Sullivan.1991，2006；Ekman et al.1999）。

3 微表情识别研究

3.1 微表情识别工具的发展

学界一直致力于如何训练人们更准确地识别人的面部表情。早在20世纪初，研究者们就研究了面部表情的绘画和语言描述（Allport 1924；Guilford 1929；Jarden，Fernberger 1926；Jenness 1932）。但由于缺少准确的刺激材料和表情识别体系导致这项研究的发展受到限制。之后，与特定表情相联系的脸部肌肉运动系统的研究使脸部编码系统得以细化（Ekman&Friesen1978；Izard.1979）。为后期开发有效的情绪训练和测试材料奠定了重要基础（Ekman &Friesen 1974，1975；JACFEE，Matsumoto，Ekman 1988；JACBART，Matsumoto et al.2000）。

“日本人与高加索人短暂表情识别测验”（JACBART）是世界上第一个公开发表并且经过严格评估的微表情识别系统（Matsumoto et al.2000)。在此之前Ekmam 和他的团队研制出短暂表情识别测试（BART.1974）。受到缺乏生态学效应的影响，新的测试系统呈现出动态表情，为减少快速出现面孔的图像后效，系统中在带有情绪的表情出现之前和之后均呈现一个中性面孔。所有表情图片评分来自于面部表情识别系统（FACT）（Ekman &Friesen.1978），以确认每个表情的肌肉产生相同肌肉运动，并且和广泛再认表情相一致。此外，这些表情给不同国家被试评定以确保其跨种族一致性。Motsumoto 和他的同事们检测此测验的内部一致性信度和重测信度以及校标效度和结构效度，信效度达到较高标准（Matsumoto et al.2000）。

3.2 微表情识别应用研究

Mark 和Ekman（1997）研究探讨不同类型的高风险谎言识别能力时发现，高风险环境下谎言识别能力和微表情识别能力呈正相关。研究者使用来自“日本人和高加索人面部表情”作为材料，将其中七种基本情绪快速呈现1/25 秒，同时与其测得犯罪觉察水平做相关性比较。得出结果，两者呈现显著正相关（r=0.35，p＜0.04），即觉察犯罪录像水平高的被试其微表情识别能力也较高，反之则越低。这和Ekman（1991）得出的结果一致，更进一步证明，高风险条件下所引发出的想掩饰负面情绪的面部表情会辅助微表情识别能力高的人觉察出谎言。

3.3 微表情识别能力与其他因素的相关研究

然而，在同等训练条件下，哪种类型的人在识别微表情方面更具优势，针对这一疑问，研究者做出以下研究。Carolyn（2012）认为，微表情识别技能是个人判断他人情感状态的重要技能。判定训练方式、动机和自信心三个因素对于识别能力是否有影响，这是研究的另一个方向。研究结果显示当一位情感识别经验丰富的专业人员给予描述、联系和反馈时，被试的识别水平提高达到最大限度。在研究中，测量被试微表情再认测试前后的动机和自信心水平，结果再次证明，那些高成就动机水平的被试在后续再认测试中得到更高分。结果证明，微表情识别能力受到练习方式、动机水平和自信心三个因素影响，三个因素和识别能力呈现正相关。

国内关于微表情识别和相关因素的实证研究并不多见。贺春荣（2012）将五打人格量表、特质应对方式问卷（TCSQ) 和信赖他人量表（Faith in People Scale)应用于研究，探讨了微表情识别能力和性格、应对方式和信任度三个心理因素之间的相关。并将被试处于不同情境因素下完成微表情识别任务。在相关性研究中，微表情识别能力仅与适应性之间存在相关联系（r=0.324，P=0.032)。情境因素对其识别能力存在较大影响，紧张音乐组分别与轻松音乐组和无音乐对照组间的微表情识别能力得分差异有统计学意义（P＜0.05)，其微表情识别能力得分远低于其余两组。

4 微表情训练工具

4.1 微表情训练工具开发

早期，研究者们使用标准测验训练面部表情识别能力。Stickle 和Pellegreno（1982）以及Elfenbein（2006）使用脸部情感图片（POFA）训练美国大学生识别面部情感的能力。尽管两项研究均显示训练的增益作用，但在研究中作者没有报告组内被试测验前和测验之后的准确率得分（Stickle &Pellegreno.1982），或者没有给出再认准确率的基线成绩（Elfenbein.2006）。这些数据缺失导致数据解释受到限制。这些研究同样并没有检测被试对快速表情——即微表情的识别能力，限制了这些研究和微表情训练和识别测验做出比较分析。

微表情测试程序逐渐发展为自我指导训练工具，即“微表情训练工具”是一个独立的训练工具。其使用的刺激材料在实验室标准化中和MERA 提供的强度、难度、角度具有高度一致性和可靠性。

4.2 微表情训练工具的应用研究

METT 开发后，众多研究者在各个领域均证实此训练工具对微表情识别能力的促进作用。研究者们使用METT 版本训练非西方文化下商店雇员（韩国雇员）和诉讼顾问（Matsumoto，Hwang.2011)以及精神分裂患者（Marsh et al.2010；Russell et al.2006，2008）。2 小时指导训练后，不仅韩国商店雇员识别微表情的成绩显著增长18%，而且使被试们的社会交往技能得到显著提高。进一步研究显示，在两周之后这种技能仍然得以保存（Matsumoto，Hwang.2011)。

Andres 和Laidlaw 对药学专业学生微表情识别能力的研究显示，具有高临床交流技能的学生在经过METT 训练后其微表情识别能力得到显著提高，而低临床交流能力的学生在经过训练后成绩并无显著差异，究其原因，可能是时间短暂仓促，低交流能力学生需要长期专业学习。研究表明，医学工作者与病患交流水平可能通过训练得到提高。

METT 同样应用于患有情感识别障碍的临床病人，帮助他们提高表情识别的准确性。使用METT 系统训练精神病患者识别面部表情，结果在后测成绩中具有9%（Russell et al.2006）和18%（Russell et al.2008）的成绩增长率。以上研究均证明METT 训练系统对不同人群具有稳定效果。

而针对使用何种训练方法才能在相同时间内达到成绩最大限度的提高这一问题，研究者（Carolyn，2012）采用不同训练方式，测试哪种训练方法能高效提高被试微表情识别能力。研究者设计三种不同训练方法，方法一：仅提供训练和反馈；方法二：提供专家指导和微表情细节训练和巩固练习；方法三：自我指导训练。使用不同训练方法，后测结果得出在三种不同训练方法下，方法二效果最佳，相同起点水平的被试正确率高于其他两种方法的被试。这一结果为继续研究提供支持，即使用METT 训练的最佳效果应当在专家指导下，完成训练程序包括训练、反馈和复习一系列学习过程。

5 微表情启动的影响研究

一直以来，微表情在测谎和国家安全方面的研究得到了重视。那么，微表情启动对人们的情绪以及其他行为是否有影响，就这一国内外研究者在近两年做了进一步探讨。

Patrick、Bridget 和James（2009）为了探求微表情对人们情绪的影响，将美国前总统布什在海湾战争中的一段时常12 分钟的演讲视频作为实验材料，去除录像中7 个快乐的微表情（出现时间小于1 秒）成为另一段视频。不同被试观看两段不同视频，结果显示，观看完整视频的被试表现出更少的愤怒和焦虑。由此推论，即使在生活中人们甚少觉察到微表情，但积极的微表情对人们情绪有正面影响。

国内研究者将微表情作为启动刺激，探讨其对人们偏好判断和真伪判断的影响（吴冉，任衍具，2011）。结果发现负性微表情，即愤怒和悲伤会对真伪判断和偏好判断均产生影响；而正性微表情即高兴仅影响偏好判断。研究者采用不同强度启动刺激后发现，阈上启动（120ms）和阈下启动（40ms）相比呈现出更强的启动效应。此研究意味着，负性微表情可能会对人们辨别是非产生影响，而此种影响是由于情绪强度还是呈现时间造成仍然有待进一步研究。

6 研究展望

尽管在国外，微表情研究在20世纪70年代已经兴起，但直到2000年左右才逐渐走入国内研究者的视野。出于国家安全考虑，许多有关微表情研究并未公开发表（Ekman.Nature）。表情是文化的产物，尽管其具有跨文化一致性，然而由于不同种族的面部骨骼肌肉组成差异，国外开发的微表情识别系统以及训练系统并不一定适用于中国。

首先，METT 训练的生态化效果仍然值得怀疑。材料并没有概括出自然表露的面部表情（Naab&Russel.2007），这也是目前这一应用系统的一大缺陷。其次，其跨文化有效性仍有待考量，METT 以JACBART 为基础，具有可靠的信效度。然而，这两个工具均产生于美国，系统指导语为英语，图片材料均为西方面孔。因此，METT 并不一定适用于亚洲。再次，现实生活中，微表情仅仅是判断人们行为和心理特征的一个方面，面部表情需要配合相关情境、身体姿势以及语调表情共同分析。最后，微表情识别和训练能力和自信心、动机或者其他人格因素是否有显著相关，这点值得研究者继续探索。

针对以上问题，国内研究者正在进行相关领域的探索。微表情的系统研究最早由中科院心理研究所傅小兰教授团队展开。实验组希望依靠计算机视觉领域已有的自动表情系统，对其进行识别方法上的改进。希望研制出用于识别微表情的机器。这种机器和测谎仪具有较大的不同。测谎仪是一种“侵入型”的机器，根据人在撒谎时生理变化上的指标进行判断常常出现误判。而通过计算机系统捕捉到微表情可以在很大程度上避免这些误判的发生。

有国内研究者将微反应的全称 “Microexpressions” 定义为 “心理应激微反应”（姜振宇，2012），即人们在受到有效刺激的一刹那，不由自主地表现出的不受思维控制的瞬间真实反应。严格来讲，“微反应”是个广义的“大词”，包括三个方面的内容：一是“微表情”，属于“面孔微反应”；二是除了表情以外的其他能够映射心理状态的身体动作，也就是人们常说的“小动作” ，可以称为“微动作”，属于“身体微反应”；三是语言信息本身，包括人们使用的词汇、语法以及声音特征，称为“微语义”，属于“语言微反应”。三者出现的时间均比较短促，幅度比饱满情绪表现更轻微，因此通常难以觉察。

因此我国目前对于微表情研究，并不仅仅关注“面孔微反应”，其与“身体微反应”、“语言微反应”之间的相关性研究也是一大热点，将微表情置于一定情境内研究其与身体姿势和语言信息表达的一致性将为我们更准确判定微表情提供更充分的证据，增加判断准确性。这项技术已逐渐运用于我国司法领域实践中。但在心理学中的研究仍有待进一步得到实证研究支持。

[1]贺春荣.情绪情境与训练因素对微表情识别能力影响的研究[D].山西医科大学，2012

[2]姜振宇.微反应——无法掩饰的心灵密码[J].新科幻（文摘版），2012，（1）：26-27

[3]刘晓庆.微表情识别能力促进的初步研究[D].沈阳师范大学，2012

[4]吴奇，申寻兵，傅小兰.微表情研究及其应用[J].心理科学进展，2010，18（9）：1359-1368

[5]吴冉，任衍具.微表情的启动效应研究[J].应用心理学，2011，17（3）：241-248

[6]Allport，F.H.（1924）.Social psychology.Boston：Houghton Mifflin.Biehl，M.，Matsumoto，D.，Ekman，P.，Hearn，V.，Heider，K.，Kudoh，T.，et al.（1997）.Matsumoto and Ekman’s Japanese and Caucasian facial expressions of emotion（JACFEE）：Reliability data and cross -national differences.Journal of Nonverbal Behavior，21，3-21

[7]Carolyn M.Hurley.（2012）.Do you see what I see?Learning to detect micro expressions of emotion.Motiv Emot 36：371-381

[8]Ekman，P.，&Friesen，W.V.（1978）.Facial action coding system.Matsumoto，D.，&Ekman，P.（1988）.Japanese and Caucasian facial expressions of emotion（JACFEE）[Slides].San Francisco，CA：Intercultural and Emotion Research Laboratory，Department of Psychology，San Francisco State University.Palo Alto，CA：Consulting Psychologists Press

[9]Ekman，P.（2003）.Emotions revealed：Recognizing faces and feelings to improve communication and emotional life.New York：Henry Holt and Company，New York，2004，pp.274

[10]Levenson，R.W.（1994）.Human emotion：A functional view.In P.Ekman &R.J.Davidson（Eds.），The nature of emotion：Fundamental questions New York：Oxford University Press

[11]Matsumoto，D.，Le Roux，J.，Wilson -Cohn，C.，Raroque，J.，Kooken，K.，Ekman，P.，et al.（2000）.A new test to measure emotion recognition ability：Matsumoto and Ekman’s Japanese and Caucasian brief affect recognition test（JACBART）.Journal of Nonverbal Behavior，24，179-209

[12]Marsh，P.J.，Green，M.J.，Russell，T.A.，McGuire，J.，Harris，A.，&Coltheart，M.（2010）.Remediation of facial emotion recognition in schizophrenia：Functional predictors，generalizability，and durability.American Journal of Psychiatric Rehabilitation，13，143-170

[13]Porter，S.，&ten Brinke，L.（2008）.Reading between the lies：Identifying concealed and falsified emotions in universal facial expressions.Psychological Science，19，508-514

[14]Patrick，A.S.，Bridget，M.W.，&James，N.S（2009）.Presidentialspeechmakingstyle：Emotional response to micro-expressions of facial affect.Motivation and Emotion，33，125-135

[15]Russell，T.A.，Chu，E.，&Phillips，M.L.（2006）.A pilot study to investigate the effectiveness of emotion recognition in schizophrenia using microexpression training tool.British Journal of Clinical Psychology，45 ，579-583

[16]Russell，T.A.，Green，M.J.，Simpson，I.，&Coltheart，M.（2008）.Remediation of facial emotion perception in schizophrenia：Concomitant changes in visual attention.Schizophrenia Research，103，248-256

[17]Stickle，F.E.，&Pellegreno，D.（1982）.Training individuals to labelnonverbal facial cues.Psychology in the Schools，19，384-387