什么是情感AI，情感AI有什么作用？

如果AI有了人类的情感，这个世界将会发生巨大的变化。

首先，AI将会更好地预测人类的行为模式，实现有效的识别、跟踪和操纵，从而创造出更加自动化、高效的社会结构和空间组织，尤其是智慧型服务机器人，这将极大地改变人们的生活和工作方式，为人们带来更多的便利。

此外，情感AI还可以用于医疗健康、老年照护、教育慰藉等，方面，通过个性化的情感支持，让人们更快乐和快活，增强他们的自尊和自信心。

最后，情感AI可以更加有力地参与社会团体的交流活动，通过以微笑、肢体语言和谈吐等与现实世界相结合的方式，融入各种社会和文化活动，努力实现人机融合，让AI担负起服务他人、参与社会治理的责任。

相比其他的识别技术，阿尔法鹰眼主要实现的是对人类情感的识别技术

“阿尔法鹰眼”的学名是情感人工智能反恐安防系统。它的理论基础是1914年生理学医学诺贝尔奖获得者奥地利科学家巴拉尼的“VER前庭情感反射”：人体自体原发性紧张是一种情感的表达，会通过能量的变化表现出来。巴拉尼的发现在100年后被一群来自中国人民大学、延边大学和韩国汉阳大学从事数学、计算机和电子工程研究的专家加以发挥和突破。

扩展资料

“阿尔法鹰眼”实际运用：

和人脸识别不同，“阿尔法鹰眼”是一种动态识别，可因时因地因人开展工作，还会像“阿尔法GO”一样不断学习、进步。在实际运用场景中，“阿尔法鹰眼”会通过阈值设定给出不同的安全状态，例如小于60%为安全，大于60%为危险。

当然你也可以根据需要个性化订制阈值。这样，当被检测者走过摄像安检通道的5至10秒内，“阿尔法鹰眼”就能分析出该人的安全值，如果显示安全状态阈值大于60%，意味着该人的情绪和行为异于常人，需要进行进一步安全检查。“阿尔法鹰眼”就是这样在无任何已知信息的情况下快速识别出有犯罪意图和暴力倾向的潜在危险人群。

参考资料：

扫一眼就能读懂你的心 “阿尔法鹰眼”--人民网

心理学家的面相术：解读情绪的密码

第一章 跨越文化的情绪

这本书涵盖我过去四十年对情绪的研究，我相信有助於改善人的情感生活。我写的内容大部分根据自己的科学实验，或是其他研究情绪的科学家。我自己的研究专长是发展专门技术，以解读和测量情绪的脸部表情，在这个前提下，我能看见陌生人、朋友和家人脸上细微到几乎每一个人都会忽略的差别，藉此我学到许多事情，因为个人时间有限，有些还没有得到实验的证明。当我所写的内容只是根据自己的观察时，会加入下述之类的话，「我观察到」、「我相信」、「我觉得似乎是…」。如果我写的内容是根据科学实验，则会在书末的附录具体注明相关的研究。

本书的内容大部分和我对跨文化脸部表情的研究有关，我对心理学的整体看法（特别是关於情绪的部分），因为出现新证据而彻底改变。这些发现来自巴布亚新几内亚、美国、日本、巴西、阿根廷、印尼和前苏联，我因此发展出自己对情绪本质的看法。

我在一九五○年代末期开始做研究时，对脸部表情并没有兴趣，当时引起我兴趣的是手部动作。我为手部动作分类的方法，可以分辨忧郁的病人属於精神官能症还是精神病，并显示病人接受治疗后进步的情形1。到一九六○年代初期，还没有发展出任何工具，可以直接精确地测量忧郁的病人复杂而快速变化的脸部动作。我不知道该如何进行，所以没有做这方面的研究。二十五年后，我发展出一种测量脸部动作的工具，於是重新观看那些病人的记录影片，找出重要的发现，我会在第五章讨论。

机缘下，发现新大陆

若非两次幸运的机缘，我不会在一九六五年把研究焦点转到脸部表情和情绪。先是国防部研究计划推展局出乎意料之外拨给我一笔经费，用来研究跨文化的非口语行为。我并没有主动申请这笔经费，而是因为一桩丑闻（一项研究计划被用来掩饰镇暴活动），使得一项重要的研究被取消，而该项计划的预算必须在那个会计年度用於某个没有争议的海外研究，而我恰好走进必须消化这笔预算的人的办公室，他的妻子是泰国人，对彼此非口语沟通的差异感到惊讶，希望我找出非口语沟通中，什么是普世皆然的，而什么又是有文化差异的。我起初很不情愿，却又不想回避这个挑战。

计划之初，我相信表情和姿势都是从社交学来的，具有文化差异。我一开始徵询意见的人，也都抱持相同的看法，包括玛格丽特．米德（Margaret Mead）、葛瑞格利．贝特森（Gregory Bateson）、艾德华．霍尔（Edward Hall）、雷．博怀斯特尔（Ray Birdwhistell）和查理斯．欧斯古德（Charles Osgood）。达尔文（Charles Darwin）曾提出不同的看法，但我深信他是错的，没有详细阅读他的著作。

第二件幸运的机缘是见到席尔旺．汤金斯，他刚写完两本关於情绪的书，主张脸部表情是与生俱来的，不同种族有共通性，可是缺少支持的证据。如果不是因为我们同时把非语言行为的文章交给同一本期刊（他的文章是关於脸部的研究，我的文章是身体动作的研究）2，我恐怕不会阅读他的书，也不会认识他。

我对席尔旺想法的深度和广度有非常深刻的印象，但我认为他的想法可能是错的，就像达尔文一样。我很高兴这个问题有不同的论据，不是只有一百年前的达尔文才反对米德、贝特森、博怀斯特尔和霍尔，表示这个议题还有讨论的空间。在著名科学家和前辈政治家之间有不同的说法，年方三十的我竟然有机会又有经费尝试彻底解决这个问题：表情是普世共通的吗？还是像语言一样，在各个文化中有独特的表现？我难以抵抗这个诱惑！虽然我不在意谁对谁错，但心里并不认为席尔旺是正确的。原注1（原注1研究结果和我的预期刚好相反，这样很好，行为科学的研究结果如果违反科学家的预期，反而更加可靠。大部分科学领域的情形刚好相反，如果结果和事前的预期相同的话，比较受人相信，因为偏见或错误的可能性会一再受到科学家重覆实验的传统所检证，以确定是否能得到相同的结果。不幸的是，这个传统并不存在行为科学界，实验很少被自己或别的科学家重覆检证。少了这种屏障，行为科学家比较容易在不知不觉中，找出自己想要的结果。）

我在第一个研究中，向五种不同文化的人（智利、阿根廷、巴西、日本和美国）展示照片，请他们判断各个脸部表情所显示的情绪，不同文化的人对大部分情绪都有共识，表示脸部表情可能是普世共通的3。另一位曾向席尔旺请益的心理学家卡罗．以撒德（Carrol Izard），对不同文化的人进行相同的实验，并得到相同的结果4。席尔旺并没有让我们知道对方的存在，当我们知道并不是只有自己在做这项工作时，原本心怀不满，但就科学而言，有两组独立的研究者得到相同的结果，是比较好的。看来达尔文是正确的。

但有一个问题：虽然发现不同文化的人对脸部表情流露的情绪有共识，为什么还有那么多聪明的人抱持相反的看法呢？并不是只有旅游者才认为日本、中国或其他文化中人的表情，具有非常不同的意义。玛格丽特．米德的门生博怀斯特尔是倍受尊重的人类学家，专精於表情和姿势的研究，在著作中谈到许多文化中的人会在不高兴时微笑，所以不接受达尔文的看法5。博怀斯特尔的主张符合文化人类学和大部分心理学的主流观点：任何在社交上重要的事，比如情绪的表达，都必然是学习的产物，所以在各个文化中是不同的。

我提出「表露的规则」译注（译注display rules，在动物学中译为「展示的规则」，但译者认为在本文译为「表露的规则」较贴切），以解释我的研究发现和博怀斯特尔的观察之间有何差异。我认为表露的规则是在社交中学来的，常常有文化差异，这些与表情有关的规则，会说明某人可以向什么人、在什么时候表现某种情绪，这就是为什么大部分公开的运动竞赛中，输家不会表现心里的难过和失望。表露的规则具体呈现於父母的告诫：「不要得意忘形」。这些规则会支配真实感受的情绪表达，或是减轻，或是夸大，或是完全隐藏，或是加以掩饰。6

我用一系列研究检验这个构想，结果显示日本人和美国人在独处时，看见手术和意外事件的影片时，会表现相同的脸部表情，可是当科学家和他们一起观看影片时，日本人比美国人更会以微笑来掩饰负面的表情。在独处时会表现与生俱来的表情，在公开的场合则会控制表情7。由於人类学家和大部分旅游者都是观察公开的行为，所以得到与我不同的结果。相反地，具有象徵意义的姿势，比如点头称是、摇头拒绝、一切顺利的姿势，其实是有文化特性的8。就这一点而言，博怀斯特尔、米德和大部分其他行为科学家都是正确的，可是他们对情绪的脸部表情的看法，却是错误的。

我当时没有看出这种观点有一个漏洞，想尽办法反驳我研究结果的人也没有发现（比如博怀斯特尔和米德）。这个漏洞就是我们研究的对象可能从**和电视中的卓别林与约翰．韦恩学得西方世界脸部表情的意义；来自媒体的学习，或是接触其他文化的人，可以解释为什么不同文化的人对我展示的白种人的情绪有相同的看法。我需要未受视觉干扰的文化，生活其中的人没有看过**、电视、杂志，很少见过外来者，甚至不曾看过。如果他们对我展示的所代表的情绪，和前述受试者有相同看法的话，我才能证明自己的论点。

表情可有地域之别

带我进入石器时代文化的人是神经学家卡列顿．葛吉谢克（Carleton Gajdusek），他在巴布亚新几内亚与世隔绝的高地工作了十几年，试图找出一种名为「库鲁病」（kuru）的原因，这种病杀死了新几内亚某个文化中半数的人，当地人相信是巫术造成的。我抵达时，葛吉谢克已经知道这种病是一种慢性病毒造成的，这种病毒会在出现症状前，在人体内蛰伏多年（爱滋病毒也是这类病毒），但还不知道这种病毒如何传染。（后来知道是经由食人的习俗传染，当地人并不吃敌人，死於战斗的敌人其实比较健康。他们只吃死亡的朋友，而这些人多半死於库鲁病。他们没有经过烹煮就食用，使疾病很容易散布。几年后，葛吉谢克因为发现慢性病毒，获得诺贝尔奖。）

幸运的是，葛吉谢克知道石器时代的文明不久就会消失，所以录下十几万尺的影片，记录两种文化的日常生活。他自己不曾看过这些影片，因为光是看一次就要花费大约六周的时间。

他很高兴有人基於科学的理由想检视影片，乐於借我。我和同事卫理．弗瑞生（Wally Friesen）花了六个月仔细检视影片。影片包括两个非常有说服力的证据，可以说明情绪的脸部表情具有共通性。首先，完全找不到我们所不熟悉的表情，如果脸部表情是学习而得的，与世隔绝的人就应该表现出新奇的表情，可是影片中没有我们不曾见过的表情。

但我们熟悉的表情也可能表示截然不同的情绪，虽然影片并没有显示每一个表情的前因后果，可是当看得出前因后果时，都能证实我们的解释。如果同样的表情在各个文化代表不同的情绪，不熟悉此文化的外来者就无法正确解读他们的表情。

我试著想像博怀斯特尔和米德会怎么反驳我的主张，他们可能说：「没有新的表情并没有关系，你看见的表情其实有不同的意义。你猜对意思是因为当地社会背景向你透露出迹象，你并未看见一个没有前因后果和当时背景的表情，如果有的话，你一定猜不到那个表情的意义。」为了解决这个漏洞，我们把席尔旺从东岸请来我的实验室，和我们共度一周。

在他抵达之前，我们先剪接影片，使他只能看见脸部特写镜头下的表情，却不知道当时的社交背景。席尔旺的解读完全无误，他虽然没有看见社交背景，但对表情都提出正确的解释，他甚至能精确知道自己是如何做出判断。卫理和我虽然能了解每一个表情所传递的情绪讯息，却只是根据直觉来判断，除了微笑以外，通常无法具体精确地说出脸部传递的讯息。席尔旺却能走到萤幕前，准确指出哪一个特定的肌肉动作代表该种情绪。

我们还请他对两种文化提出整体的印象，他说其种一个似乎非常友善，另一个则容易爆发愤怒，如果没有达到偏执程度的话，也非常多疑，而且有同性恋的情形。他所说的是安加文化（Anga），他的描述符合葛吉谢克的说法，这个文化会不断攻击试图建立官方机构的澳洲官员，邻族都知道他们极度多疑，男性在婚前都过著同性恋的生活。几年后，生态学家伊瑞纳斯．艾伯-亚贝费特（Irenaus Eibl-Eibesfeldt）试图与他们共处，结果却不得不逃走以保住性命。

之后，我决定投入脸部表情的研究，去新几内亚找出证据，支持我已知道是正确的事：至少某些脸部表情的情绪是有共通性的。我要找出测量脸部动作的客观方法，让每一个科学家都能客观认识席尔旺敏锐看出的脸部动作。

看相片说故事

一九六七年，我前往东南高地研究福尔人，他们住在海拔两千多公尺的小村庄。我不会说当地方言，但靠著几位在传教士办的学校学过简单英语的小男孩帮忙，可以把英语译成福尔语，再把福尔语译成英语。我带著几幅脸部表情的照片，大部分是原先研究已开发文化时，席尔旺给我的照片（第九页的附图是其中三张）。因为担心他们无法判读白种人的表情，我还带了几张从记录片选出的福尔人照片。我甚至担心他们可能因为以前没见过照片，而完全无法了解照片是什么东西。曾有几位人类学家宣称，没有见过照片的人，必须经过学习才能看懂照片。不过福尔人没有这种问题，也不认为福尔人和美国人的照片有什么不同。问题在於我该怎么要求他们回应。

福尔人没有文字，所以无法要他们从清单中选出符合照片情绪的字。如果我念出关於情绪的字，又担心他们记不住，念出来的顺序也可能影响他们的选择。於是我请他们把每一种脸部表情编成一个故事：「告诉我发生了什么事，照片中的人显现这种表情之前发生了什么事，之后又发生什么事。」可是没有用，我不知道问题出在翻译的过程，还是他们根本不懂我想要听什么，也可能是他们不了解我为什么要他们这么做，也说不定福尔人只是不愿意向陌生人说故事。

我花了很多时间才得到我要的故事，但每次会谈都弄得我和他们筋疲力竭。我猜我的要求对他们并不容易，可是仍不缺自愿者，他们有强烈的动机来看照片：我给每一位帮助我的人一块肥皂或一包香菸。他们没有肥皂，所以肥皂很重要；他们自己会种菸草，用烟斗来吸，可是比较喜欢我带来的香烟。

他们的故事大多符合照片中的情绪，例如，看到一张已开发文化会判断为哀伤的照片，他们大多会说这个人的小孩死了。棘手的是，在说故事的过程中，要证明不同的故事都符合一个特别的情绪，并不容易。我知道应该以不同的方式来进行，却不知道该怎么做。

我还录下许多自发的表情，例如邻村的人见到朋友时愉快的样子。我会安排一些情境来诱发情绪。我录下两个男人玩乐器的声音，拍到他们第一次从录音机听到自己的声音和音乐时的惊讶和喜悦。我还用橡皮刀戳一位小男孩，拍下他和朋友的反应，他们觉得我在开玩笑。（我还算聪明，没有拿这个把戏用在成年男子身上。）这些片段的影片不足以成为我的证据，因为抱持相反看法的人，可以辩称我只是选择出现共通表情的少数场合。

几个月后，我离开新几内亚，心中并没有不舍，因为我渴望与人谈话，在那里没有人可以和我聊天，我也渴望吃点不一样的东西，我先前误以为自己会喜欢当地的食物，结果不然，我对芋头和芦荀已经感到厌烦。那是我一生最刺激的一次冒险，可是我仍担心自己并没有找出确切的证据。我知道福尔文化不久就会受到外界影响，而世上其他像福尔文化一样孤立的文化已经不多了。

返乡后，我偶然发现心理学家约翰．戴胥尔（John Dashiel）在一九三○年代用来研究小小孩如何解读脸部表情的方法，太小的孩子还不会阅读，无法从许多字中做选择，戴胥尔并没有要他们编故事（像我在新几内亚所用的方法），他的方法比较好，向小孩读一个故事，然后请小孩从许多照片中选出一张符合故事的照片，我也可以使用这个方法。我重温新几内亚人编的故事，选出最常用来代表各种情绪的故事，这些故事很简单：「他的朋友来访，他很快乐；他很生气，快要吵起来了；他的小孩死了，非常伤心；他看到自己不喜欢的东西，或是看到很难闻的东西；他看见新奇而出乎意料之外的东西。」

但最常用来描述害怕的故事有个问题，原来的故事是一只野猪造成的危险，为了避免有人想成惊讶或生气，我必须修改成：「他独自坐在家中，村庄空无一人，家里没有刀子、斧头或弓箭，一只野猪突然站在门口，他非常害怕地看著野猪，野猪在门口站了几分钟，不肯离开，他害怕野猪会来咬他。」

我安排几组照片，每组三张（下图为其中一例），请他们听完故事后从一组照片中选出一张，只需要指出照片即可。我做了好几组照片，以避免重复出现同一张照片时，他们会用消去法来选择：「喔，这张照片是小孩死掉时的照片，那张是准备吵架时的照片，答案当然是剩下的那一张。」

一九六八年底，我带著故事和照片回到新几内亚，还多了一组同仁帮忙收集资料9，以及许多罐头食品。我们的再度来临引起轰动，因为除了葛吉谢克和他的摄影师理查．苏连生（Richard Sorenson）（他在前一年帮了我很多忙），很少有外地人来访，更少有人会重游此地。我们去了几个村庄，当他们知道这次的要求很简单，各地的人就自动前来，他们喜欢这个工作，也很高兴能拿到肥皂和香烟。

我非常小心，确定团队里的人不会在无意中透露出正确的照片是哪一张，照片裱贴在纸上，背后有编号，只有从后面才看得见号码。展示照片的人不知道配合各个表情的照片编号是几号，负责记下答案的人也不知道前面的照片是什么。读完故事后，受试者指出照片，由一位工作人员写下那张照片的编号原注2。（原注2虽然我们非常谨慎，可是有一位坚持表情是学习而来、不是天生的人，却在十五年后说我们可能以某种方式暗示受试者应该选哪一张照片，他没有指出我们怎么透露答案，只是认定我们一定有透露，只因坚持表情必然有文化差异，就认定我们泄露答案。）

不出几个星期，我们已测试三百多人，占了该文化百分之三的人口，足够进行统计分析。快乐、生气、嫌恶和哀伤的结果都非常明确，害怕和惊讶则无法区分，很多人听了害怕的故事后，会把惊讶的相片当成害怕的表情，同样地，听了惊讶的故事后，常常选出害怕的相片。可是，害怕和惊讶都不会与生气、嫌恶、伤心和快乐混淆。直到今天，我还不知道他们为什么无法区分害怕和惊讶，问题可能出在故事，或是这两种情绪在这些人的生活中常常交织在一起，无法区分。在已开发的文化中，害怕和惊讶是可分辨的。10

在所有受试者中，除了二十三个人，其余都没有看过**、电视或相片，也不会说英语，不曾住过任何西方殖民地或城镇，更没有为白种人工作过。这二十三个例外的人都看过**、会说英语，曾就读传教士办的学校一年以上。大部分没有接触过外界的受试者，和这些少数例外的人，在判断情绪时，并没有差别，男性和女性之间也没有差别。

我们又做了一个受试者觉得很难的实验，由当地会说英语的人读一个故事，请受试者假设自己是故事的主角，然后表现出故事中人可能有的表情。我录下九个人的反应，他们都没有参与前述实验，然后把未经剪接的录影带放给美国大学生看，如果表情有文化差异，这些大学生就无法正确解读他们的表情，可是不然，他们能正确区分各个情绪，只是无法分辨害怕和惊讶，就像新几内亚人一样。在此列出新几内亚人摆出四种情绪的照片。

基于稀疏表示的人脸表情识别系统研究

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）25-0137-03

人脸的表情包含了人体行为的情感信息和心理信息，这是人们在进行非语言的交流时所采取最有效的手段。人们可以根据表情来充分地将自己的思想以及情感表达出来，同时根据人脸表情来对对方内心世界和对方的态度来加以了解，所以说人脸的表情在日常生活当中扮演着极为重要的角色。表情能够将很多的语言以及声音不能够表达出来的信息给表达出来，其在医疗和语言学以及相关的服务行业中都在发挥着极为重要的作用。

1 人脸表情识别的技术现状

11 提取人脸表情特征

由于提取人脸表情特征采取的图像类型不一样，对此我们可以将其分成静态表情的图像特征进行提取以及序列表情的图像特征进行提取这两种。第一种提取的是表情静止时的特征，第二种提取的是表情在运动过程中的特征，对于第一种的提取方法一般为Gabor小波，主成份分析（PCA）以及线性的判断分析（LDA）等的方法；而针对与第二种的提取方法有特征点跟踪，查分图像法以及光流法等。

1）提取静态的表情特征的常用方法

PCA主要是用在抽取原始特征以及降维，这种方法运算的中心思想是把二维的图像转为一维向量，根据从大到小的排列顺序对特征值以及特征向量加以调整，并且通过K-L的变换投影获得正交基，对其加以取舍进而得到人脸的表情特征其子空间。其实际上识别表情的过程就是把测试的样本进行比较投影进表情特征的子空间里，之后再将其跟测试的样本加以比较判定出它的表情类别。Gabor小波这种方法是现在我们比较常用的一种表示特征的方法，它能够有效地将环境噪音加以清除，使提取的图像特征有效加强，主要是通过图像在不同方向不同尺度上的频率信息对图像的特征加以表明。

2）提取变动的表情特征常用的方法

对于序列图像特征加以提取的代表性方法就是光流法。这种方法在1981年被第一次提出，主要是根据对视频图像里的表情特征光流加以计算进而得到每一个特征点的运动情况，这就是表情特征。

第一种提取特征的方法它采集较方便，计算更快捷，但是不能够对更大时间和空间信息加以探知。而第二种提取特征的方法虽可以对运动的表情信息加以提取，进而使得到的识别效果较好，但这种方法其计算的数据量较庞大，且具有很高的重复率，实际的操作当中比较困难。因此从目前来看，提取表情特征应该朝着将各种提取方法相互融合来对信息加以特征提取。

12传统的人脸表情识别系统中存在的问题

对于人类表情识别的研究中可以依据人类对不同的表情加以区别上获得启发，但运用计算机的视觉技术准确地对人脸表情进行识别的系统，实际运用中还有很多难题。

1） 不容易建立起理想的人脸表情相关模型

因为人脸是比较柔的，所以把人的表情和情感进行分类，在此基础上再建立一个模型，把人类的表情特征以及情感信息再相对应这就显得十分的困难。

2）表情数据库不完善

现在很多研究的实验结果都是在各自研究团队里研发出来的表情数据库的基础上得到的，我们知道每一个表情库由于噪音或者是光照等环境方面的影响都各不相同，再加上每个表情库里的人脸图像在文化，种族当中都存在着比较大的区别，所以实验的结果应该多次加以重复验证，增加推广能力。

3）学科方法和技术有自身的局限性

尽管我们在对人脸识别的系统中研究工作正在逐步加深，得到了很大的进步，但因为很多的研究者都是自己展开工作，在新技术和新方法将优点充分发挥出来的同时也不可避免地有着自身的局限性，多种技术相互融合上面的工作开展得还比较慢。

2 提取改进LBP的人脸表情特征

局部二元模式（LBP）指的是一个能描述算子的有效图像纹理特征，根据存在于图像中的任意一点和它相邻那点的灰度值中发生的大小关系来判定图像中部分纹理空间构造，从这方面上来看，它有旋转和抗亮度变化的能力。

21 原始的LBP算子

LBP一开始先将图像中各个像素点之间的灰度值加以计算，将在各个像素点和跟她相邻的点存在于灰度值上的二值关系加以计算，根据计算后得出的二指关系根据相应规则来形成局部二值的模式，同时将多区域的直方图序列当做这个图像的一个二值模式。

图1 基本的LBP算子计算的过程

一个基本的LBP算子应该是上图1所示那样，将其定义成33的窗口，有8个邻域的像素点，把窗口中心点的灰度值对窗口内的像素点其灰度值执行二值化，再依据不同的像素点位置来加权求和，进而得到这个窗口LBP编码值。

22 改进的LBP算子

从上面我们可以知道原始的算法自身纹理描述力是很强的，但在特定的局域内，原始LBP算子只考虑到了存在于中心像素点跟邻域的像素点之间灰度值的差异，把中心像素点作用以及邻域像素点其灰度值之间的互相关系忽略掉了，因而造成在某些情况下把局部的结构特点信息有所忽略。如下图2就是某种特定的情况。 　　图2 原始的LBP算子在特定情形中的编码

图2中所产生的11111111主要是对暗点以及会读平坦的区域进行检测，可以说是特征检测器。我们在此基础上，对原始的LBP算子进行改进，根据使一位二值编码增加的方式来加以扩展，提出了多重心化的二值模式也就是MLBP，具体的改进过程如图3所示。

图3 改进的LBP算子计算的过程（P=8、R=1）

由图3中获得的两个8位子编码将其当做独立的两 个MLBP的自编码，继而对所有模式直方图加以计算，根据这个直方图来加以分类或者是识别。LBP具体的算法公式如下：

在这当中，N，R分别表示的是临域点的个数和半径，gc表示的是像素点，gn表示的是它的临域点。根据这个改进的MLBP算子我们可以看出，它根据使一位二值的编码增加的形式，在将原始LBP算子的优势得到保持前提下，将中心像素点作用和邻域像素点二者间灰度值的关系又加以利用。跟原始的相比，改进的算子并没有时特征模式有所增加，而且还可以将原始的算子中没有考虑到的中心像素点和邻域像素点灰度值间关系产生的结构特点提取出来，让其鉴别能力得到提高。

3 人脸识别系统的设计

31 系统构成

该系统主要是被硬件平台以及软件开发的平台这两部分构成。硬件平台指的就是那些采集图像的设备和计算机系统，而软件开发的平台就是本文中所描述到的在上述所说的算法中改进开发出来的一种人脸识别的系统。

32 系统软件

系统软件的构造。系统软件可以划分成以下两个部分。首先是获取图像，当进入到主界面中时，点击打开图像或者是打开视频，系统初始化的硬件设备能够根据直接打开的静态表情图像或者是视频等，来对人脸表情图像进行获取并将图像显示出来，之后再对人脸开始进行检测和定位。其次，就是提取相应的表情特征并对其进行识别。

下面为了对该系统在进行识别表情时的效果进行验证，本文进行了几组对比实验。先将Gabor跟采样降维相结合的特征提取方式下得出的不同分类器效果加以比较，再将该系统下的分类跟其他的分类器效果进行比较。具体如下图4所示。

图4 不同的分类器下表情识别比较图

在图4中，横坐标1-7分别表示的是生气、厌恶、恐惧、高兴和瓶颈、伤心以及惊奇，数字8表示的是所有的表情。

结论：

根据图4我们可看出，在特征提取条件相同情况下，整体实验数据中稀疏表示明显比另两种分类型的性能要好，而且BP神经网络分类效果也非常良好，但是最近邻之间的分类器的精准度没有前两种表现得好。

该文中运用的这种提取特征方法的效果明显比Gabor跟采样降维相结合的方法效果要好。

上面进行的对比实验，充分验证了本文中的分类系统的优越感。下面跟文献中已经有的方案进行对比，具体如下图5所示。

[不同人脸表情识别方法＼&识别率＼&Gabor+弹性模板匹配[5]＼&80%＼&特征块PCA+最近邻分析器[8]＼&7545%＼&本文方法＼&8571%＼&]

图5 跟文献中含有的方案进行比较效果

根据图5所示，我们可以看出，跟其他文献中采用的方法来看，本文采用的方法在表情识别上有着明显的优势。具体的我们还可以从下图6的人脸表情识别界面中看到本文中设计的人脸识别系统具体应用情况。

图6 人脸表情识别的界面

33简析人脸识别算法

1）优点

这种算法将以前在迭代过程中的迭矩阵计算大大简化，而且在识别的速度上也得到了有效的提升，能跟随光照的变化进行有效的识别，对人脸进行识别的主要困难就是遮挡、单样本等这些问题，而稀疏表示在这些问题的前提下仍然能具备潜在的发展力，我们可以进一步对其加以研究，这也是现在研究的一个重点方向。

2） 缺点

在上面实验中我们发现其分类器表现出了良好的使用效果，但这种算法也存在着一些不足之处，由于数据量不断地增加，稀疏表示分类需要的时间也会随之而增加。此外，这种表示方法虽然在速度上明显优于其他，但是其产生的识别率并不是很高，也就是说不能准确地对表情进行有效识别。

4 展望人脸表情识别的系统

这种新型的对人脸表情加以识别的系统利于将人们的生活品质提高。当人们一旦从比较寒冷的地方或者是比较炎热的地方回到室内时，可以根据这个表情识别的系统快速地把人们面部表情与最佳温度中人脸表情相对比，进而让空调自动把室内的温度调转至最佳。此外，在医疗行业中，可以将表情识别运用到电子护士护理中来。尤其是对于那些重症病人，在对其进行治疗的过程中可以根据这个具有表情分析能力的机器人护士对病人实行实时的看管护理。除以上几点外，在对儿童实行教育时也可以将其应用其中，可以根据儿童在某种情形下所产生的表情以及行为进行具体分析和观察，有效挖掘他们潜在的气质和能力，引导我们更好地对儿童实行教育，促进儿童的健康成长。

5 结语

综上所述，对人脸表情加以识别是具有很大挑战的新兴课题，笔者主要对存在于人脸表情识别算法中的问题进行了简要的分析，并在此基础上提出了改进的算法进而提出了对人脸表情加以识别的系统。但从目前来看，我国关于人脸识别的系统研究当中还存在着一些问题，因此，对于我们来说将更加智能化的关于人脸表情识别的系统加以实现还是一个十分艰巨的任务，还需要我们不断的努力。

参考文献：

[1] 赵晓龙 安防系统中的基于稀疏表示的人脸识别研究[D]西北大学，2014

[2] 朱可 基于稀疏表示的人脸表情识别[D]西北大学，2013

[3] 万川 基于动态序列图像的人脸表情识别系统理论与方法研究[D]吉林大学，2013

[4] 欧阳琰 面部表情识别方法的研究[D]华中科技大学，2013

[5] 王哲伟 基于稀疏表示残差融合的人脸表情识别[D]五邑大学，2011

[6] 张慕凡 基于稀疏表示的人脸识别的应用研究[D]南京邮电大学，2014

[7] 赵晓 基于稀疏表示的人脸识别方法研究[D]北京工业大学，2013

[8] 何玲丽 基于核稀疏表示的人脸识别方法研究[D]湖南大学，2014

《微动作心理学》

《微动作心理学》：

　内容简介

　微动作，揭开隐藏在外表下的真实心理。

　不识相、死脑壳的特征是什么看不到别人的微动作，做事费力不讨好。

　高情商、万人迷的秘诀是什么善于研究并利用微动作，轻松搞定一切!

　你知道吗在日常沟通中，只有7%的内容是言语沟通，绝大部分属于非语言、微动作的范畴。本书系统阐述隐藏在面部表情和肢体动作背后的微妙心理活动，帮助人们更好地了解他人的内心活动和真实想法，营造良好的人际关系。

作者介绍

　菲利普•图塞 Philippe Turchet

　法国行为语言学大师。二十多年来专注于行为语言的研究，致力于解密身体语言，探寻大脑的工作机制。著有《诱惑的无意识密码》《行为语言学》和《男人向左，女人向右》。

　心灵咖啡推荐理由

　美、意、加、葡躲过读者热捧的心理学读本

　享誉世界的行为语言学大师潜心20年的权威力作

　真实：450多张照片原味呈现

　科学：图像数据库给力支撑

　全面：解析全身各种微动作

　 精彩试读

　第4章 如何读懂人心

　对身体语言进行解读时，我常会听到一些单纯的、带有民族主义色彩的观点，以及一些浅显但又反映人们真实想法的说法。面对这些很难定性的言辞，比如：“亚洲人的情感状态让人捉摸不透!”我总是会问：“什么样的亚洲人”

　无论是亚洲人、西方人、非洲人还是亚述人，如果人的内心存在某种情感，它都会在身体上显露出来。不过，因为以下四个主要原因，每个人体会到的情感强度各有不同：

　•在某些文化中，情感的表达方式比在其他文化中丰富;

　•有些人比别人更易感情外露;

　•有些人比其他人敏感，更易被触动;

　•有些人很难隐藏情感，他们觉得那样是欺骗。

　每个人都拥有独一无二的的身体语言。文化背景的不同不能完全解释身体语言的差异，请记住：我们面前的任何人，只要他的内心涌动着某种情感，我们就能通过他的身体姿势和面部表情发现和确定这种情感。

　 通过面部表情识别情感

　持久情感和瞬间情感在面部的体现不一样。随着时间的流逝，持久情感会在身体上留下痕迹，而瞬间情感仅是为了传递情感而生，完成任务后就消失了。

　只要内心存在某种情感，它就会通过身体表现出来。换句话说，情感不可能完全被人掩盖。

持久情感和瞬间情感

　时光易逝，时光在流动中感知生命的轨迹，岁月在我们的脸庞留下生命最宝贵的财富——皱纹。皱纹是人生的痕迹，是情感的印记。皱纹并不仅只是让面部表情变得丰富，每种皱纹都表达了特定的情感。

　脸上的皱纹可以分为两类：永久皱纹和瞬间皱纹。永久皱纹揭示了人的性格特征，瞬间皱纹则传递着稍纵即逝的情感。千万不能将这两者弄混。

　是什么让我们认为永久皱纹反应了人的性格特征呢如果皱纹是永久性的，那它更倾向于是生理学的，用常识去判断时就要格外谨慎。

　人在表达某种情感时，会激活两种类型的肌肉：平滑肌和横纹肌。当大脑有意或无意地给身体发号施令时，身体动作或面部表情也会接受大脑的调控并作出反应。例如，人在害怕时会出现生理上的逃跑反应，血液从脸上回流到四肢特别是腿部，以做好搏斗或逃跑的'准备。要进行这一动作，必须借助平滑肌的活动。这些肌肉分布在静脉、小静脉、动脉和小动脉周围，保证运动时肌肉群的血管舒张和收缩。当平滑肌内的血液流空时，平滑肌就不能按横纹肌要求的速率做出反应。根据要达到的不同效果，平滑肌会用比平时慢40~400倍或更长的时间来做出反应。在这种情况下，反复出现的情感就有可能永久地停留在面部和身体上。例如，如果某人经常感到紧张，那即使导致紧张的根源已经消除，他的面部仍然会在一段时间内保持紧张状态。

　我还清晰地记得一位男性的面容及身体的变化。他在童年时遭受家暴， 15 岁左右时离家出走后，就再也没有回去过。在整个孩提时代，他的内心都充满了对父亲的恐惧，这种恐惧影响并塑造了他成年后的肌肉组织，他的肩膀总是向上耸着，好像没有脖子似的。这不是正常的生理构造，而是肩膀骨骼上的平滑肌运动造成的。正是在经历紧张情感的过程中，这些消极、紧张的情感无形中让肩膀肌肉向上耸起。长期的心理恐惧会改变人的身体形态，不幸的生活对身体形态的影响远远超出我们的想象。

　没有心理原因或生理因素，人一般不会耸着肩膀。当人愤怒时，眉间区域会出现凹陷的皱纹，从水平方向上将鼻子和额头分开。这种皱纹我们经常看到，不过它们大多数时候都会转瞬即逝。但就如同耸肩一样，这样的皱纹也可能会成为永久皱纹。

　婴儿瞬间的愤怒状态，和易怒的成年人的瞬间愤怒状态存在差异。因为经常感到愤怒，愤怒已经成为成年人永久的面部特征。

　某种情感反复出现，最终就会改变人的相貌特征。比如易怒的人，如果愤怒的情感长期持续，他的脸部就会因愤怒而产生皱纹。如果愤怒成为一种性格特征，人的面貌就会迎合这种特征，发生相应的改变。持续的愤怒可以从眉间的皱纹看出来。

　如今，神经生物学比从前更为普及。专家们研究身体语言时，还研究人的情感背景，以找出瞬间情感和持久情感之间的差异。

　皱纹里写满人生沧桑，皱纹也会随着人生的境遇而改变、消失。相同的情感，会给人留下相似的特征。这种现象普遍存在，并已得大家的公认，我们可以据此来解读八类情感。

　 从三个角度看八类情感

　面部表情的变化体现着内心的情感动态。以下三个问题可以帮助识别各种类型的情感：

　•是处于紧张状态还是放松状态

　•生活在积极情感状态下还是消极情感状态下

　•是愿意分享情感还是喜欢隐藏情感

紧张状态或放松状态

　紧张反映了人们在交流过程中的投入程度。在人际交往中，想参与谈话的人的身体会呈紧张状态，这自人类蒙昧时代以来就如此。想象一下，我们的祖先生活在热带丛林或某个热带大草原上，当他正处于“严阵以待”的情况时，他的精神高度集中，周围哪怕最细微的声音也不能忽略，此时他的身体可能处于放松状态吗不可能。

　远古时代的丛林草原，就如同我们今天的求职面试，或是签订合同的会议。为了生存，祖先经过辛苦狩猎才能把猎物带回家。今天的我们，仍然为了维持生计四处奔波。在会议上谋求利益，如同在丛林中觅食，都有可能一无所获、空手而归。虽然身处环境不同，但肾上腺素在血管里流动，这是一样的。丛林中千奇百怪的声音，就像当今商务会议中的问题辩论声。同样的多巴胺提高了同样的身体警惕度，同样的紧张特征呈现在面部和身体上。当身体呈紧张状态时，就是做好准备做出反应了。

　紧张特别明显地表现在肩膀的姿势上。一个人处于紧张状态时，会有耸肩的倾向;一个人处于放松状态时，肩膀放松下垂。这两种姿势都很常见。不过，每个人原本的身体姿势都不尽相同，所以辨别肩膀的姿势不是那么容易，但我们可以试想某人放松时是什么样的状态，可以这样设想：“站在我面前的这个人如果独自一人舒服地呆在客厅，他还会是这种姿势吗”如果你觉得有这种可能性，那么，面前的这个人毫无疑问是处于放松状态。实例如下：

　当人处于积极情感状态时，肌肉是处于紧张状态还是放松状态，特征非常明显，容易辨认。当人的真实情感处于消极状态时，身体也会出现出一些特征。

　右图的这个女人闷闷不乐，可能是一个人坐在客厅里看电视。但左图的这个女人，则不可能是情绪平静地坐着看电视的。

　我们之所以以肩膀的姿势为例，是因为肩膀的动作很难掩饰。当人处于警惕、专注的状态时，他的肩膀不可能呈下垂、放松的姿势。身体在放松的情况下，人的警觉性必然会随着肩膀的放松而减弱。这是由人类遗传学证实了的。

　通过肌肉的紧张程度，可以衡量对话者在谈话过程中的投入程度。肩膀肌肉越紧绷，就表示他越想参与交流。

　 积极情感或消极情感

　同样，情感是否积极，也可通过一定的身体特征加以辨认。

　在所有的文化背景中，对于所有的社会群体，人生各阶段的积极情感都具有相同的且可识别的面部特征。这些象征着积极的紧张情感的都有一个共性。这个共性是什么呢

　这两位女性的脸上都没有纵向皱纹。没有纵向皱纹，这是紧张的积极情感特征之一。

　再来看看紧张的消极情感，与积极情感的表现截然不同。

　从图中人的面部表情中，我们能看到表示消极情感的纵向皱纹。纵向皱纹不是因为年龄增长产生的，而是因人们的消极情感造成的。如果消极情感在孩童时代就已经常出现，纵向皱纹在成年后会更加明显。

　纵向皱纹在面部的三个部位上清晰可见，只要其中两个部位出现纵向皱纹，那即使不说话，对方也能感受到她的消极情感特征。

　不一定非要别人沮丧地大喊大叫，我们才能识别他的消极情感特征。通过面部纵向皱纹的形态，我们就能轻松判断某人是否处于消极情感状态。即使这个人没有叫喊，但他内心的紧张也很容易识别。

　尽管有些皱纹是持久性的，但是积极、正面的情感能抚平岁月留下的这些痕迹。

　 情感隐藏或情感外露

　某个人的情感是藏在内心深处还是对他人倾诉我们也能从身体语言上轻而易举地看出来。

　当一个人不愿传递内心情感，比如想要保持缄默时，如何才能感知他的这种情感呢无论是用文字还是通过面部表情来表达，人的内心情感都是一样的。他在有意无意间会“轻轻地低下头”，通过这个非常细微的动作，他向交谈对象表明自己不愿参与谈话的立场。当然，有时对方也很难辨识他的态度，因为他低下头时，眼睛仍然注视着对方。

　我们来比较一下两种积极的情感状态。

　左图中的年轻女性的情感是积极的，但由于自身的原因，或许只是不想在对方面前炫耀自己的幸福，她低下头，试图隐藏内心的情感。而右图中的女性较为成熟，她的情感和心态在对方面前展露无遗，因为她毫不掩饰地扬着头。

　嘴巴张开或闭合，头部是低垂还是扬起，这些不是判断交谈者是否想要参与交流沟通的标准，但籍由这些细微动作的变化，我们可以判断他的性格是内向还是外向。

　当人处于消极情感状态时，内向型情感(情感隐藏)和外向型情感(情感外露)也会出现某些身体特征。请看下面的例子。

　图中两位女性的下巴姿势也明显不同。在实际生活中，如果无法仔细观察对方的整体面貌，最好只观察面部某一部位，比如下巴。

　 以下八类情感表现出来时，都有一定的身体特征：

　•积极的紧张型情感外露

　•积极的紧张型情感隐藏

　•积极的放松型情感外露

　•积极的放松型情感隐藏

　•消极的紧张型情感外露

　•消极的紧张型情感隐藏

　•消极的放松型情感外露

　•消极的放松型情感隐藏

;

　　《Lie，to，Me》面部表情分析总结

　　第一季

　　第一集

　　1向对方询问某事时，对方一侧肩抖动表示对方对你的所言不自信

　　2身体和语言不一致，表示他在撒谎

　　3惊奇、害怕的表情在脸上超过一秒，表示是假装的

　　4，对方对你的质问表示轻视，通常你的质问会是真的

　　5对方对你撒谎时，会有更多的眼神交流，来判断你是否相信他的谎言

　　6对你的问题生硬的重复是典型的撒谎方式

　　eg:“你去过他家吗？”“我没去过他家。”

　　7说话或思考时把手放在鼻子上是想要掩饰什么的举动

　　8说话时一直把手放在裤兜里或抵着大腿，是紧张的表现

　　9描述一连串发生的事情，如果事情是编造的，他可以按虚构好的顺序说，但是却无法倒叙重复

　　10人在害怕时，会做些事情来使情况维持现状，而不论这些事情会不会造成更坏的影响

　　11性兴奋会使人的瞳孔放大

　　12微笑的时候眨眼睛说明真的想到令人幸福的事

　　13人在害怕时会出现生理逃跑反应：血液从四肢回流回腿部，做好逃跑准备，手部会先变冰凉

　　第二集

　　1人说谎时，有时会下意识的退缩,，不自信

　　2嘴角向下瘪，是经典的犯错表情

　　3人说谎的时候会摸脖子

　　4纵火和强奸，这两种犯罪通常都是想证明自己的权力

　　5下巴用力，是生气的表现

　　6眉毛上挑，挤在一起，是恐惧的表情

　　7没有表情也是一种表情！！

　　8，说话很急，将物品放在胸前形成一种障碍：刻意与对话者保持距离，焦虑

　　9眉毛上扬，下颚下垂：惊讶

　　10摸脖子：说谎，除非他脖子疼

　　11重读音过高：说谎，但是人耳难以分辨

　　12纵火和强奸高度相关，都是权利欲的表现

　　13说话时手腕甩动：说谎

　　这个动作可以发生在手臂放在桌面，站立时双手指尖交叉或者自然下垂，同时带着小臂的自然摆动

　　14说话时下巴很用力/说完话抬下巴：生气

　　15五官向面部中心聚拢：暗暗反感

　　第三集

　　1皱眉并且嘴唇紧闭伴随上翘,劲部以上有后移表示厌恶

　　2话语重复,声音上扬，说谎

　　3越受欢迎的孩子,，越会撒谎

　　4当人的脸部表情,两边及其部对称时有可能表现的感情不真实

　　5说话缓慢,轻柔表明内心极度悲伤和焦虑

　　6，双手紧握并有摩擦，一种典型的自我安慰的姿态，表明自己不相信自己在说什么的时候，使自己自我安慰

　　7真假发怒,突然大声说话并伴随强烈的肢体语言，如果2者有时间差,则有伪装

　　8真正的凶手看到受害人的照片时，表现，恶心，轻蔑，以致于害怕

　　第四集

　　1，眉毛往下皱在一起，眼见上扬，眼袋紧绷：说明进行有计划的行动，带有攻击倾向。

　　2，眉毛上扬，挤在一起，表示恐惧，担忧，忧虑。

　　3，在过去40年里，亚洲有超过1000起自杀抗议的例子。而在越南，印度，韩国尤甚。

　　4，90%的持枪凶手是男性，大多在17～49之间

　　5，连带的心理活动，频繁地眨眼：表明在隐藏什么。

　　6，犹豫和重复，说话的时候结结巴巴：表明在说谎。

　　7

　　眼睛朝一个方向，而手指（或其他肢体）指向另一个方向，说明在说谎。因为你的大脑在努力的编造故事时，你的肢体并不可能同步。

　　8，说话声音更高，频率更快：说明情绪高涨。

　　9，无意的竖中指是一个象征性的，无意识的，有特殊含义的手势—有敌意。

　　10，在韩国，鞠躬的程度可以表明两人的关系。

　　11，耸肩表明在隐藏什么。

　　12，动物受惊后的反应是惊呆，眼睛、嘴巴紧闭。当回过神来会保护重要的东西

　　第五集

　　1，每100个美国人，就会有一个人入狱。

　　2，咬嘴唇，摸耳朵，说明控制欲在增长，也是焦虑的表现

　　3，反应潜伏期是指问答之间的时间差。

　　4，鼻孔外翻，嘴唇紧闭，说明在生气。

　　5，下巴上扬，嘴角下垂，说明在自责。

　　6，两手交叉紧握，食指对齐竖直紧贴着嘴唇说明很矛盾该不该说。

　　7，下巴往下，眼皮上扬，说明这个人很好斗。

　　8，当我们在说谎“是”时，头会无意识的微微摇动。

　　9，眉毛上扬拉紧，代表恐惧。

　　10，生气时心跳加速，血压升高。

　　第七集

　　1“我只说一次”是典型的限制性陈述。

　　2，声音的高低表明说话人的重视程度。

　　3咬嘴唇表明焦虑

　　4当我们想表现的更有权势是都会尽力探头挺胸（还有猩猩，海豚。。。。。。）

　　5对话时把目光转向地板可能表明惭愧。

　　第八集

　　1，维特效应（即自杀消防现象）：自杀会造成自杀效仿：如玛丽莲梦露，科特柯本。

　　2，说话时也学会不停地转换时态。

　　3，说话使用大量的小鸡词汇，说明心里有愧。

　　4，有25%的低收入妇女会患产后忧郁症。

　　5，咬下嘴唇说明在说谎。

　　6，眉毛上挑说明说话人知道事实的真相。

　　第九集

　　1，当人们内心感到愧疚，通常会往下看或看向旁边。

　　2，瘾君子通常只能识别厌恶着一种情绪。因为可能经常从家里人那里看到这种表情

　　3，憋嘴，眼睑内缩，表明恐惧，是隐藏的恐惧。

　　4，当一个人说话时示例动作减少而小动作(如搔痒,舔嘴唇,摸首饰…)增多时,这就是说谎的迹象

　　5，当罪犯看到别人因自己所犯罪行而被指控时会松一口气

　　第十一集

　　1，当你对自己所说的话没有信心时,音量就会下降

　　2

　　对别人撒谎时,问题别回答得太快,反应时间过短是致命的的泄漏点之一,另外,有说错的地方要纠正过来,别一直盯着对方眼睛看,加入不大相关的细节

　　3

　　有的时候卧底警察会有人格分裂症状,装扮成另外一个人会造成焦虑和多疑的问题,这使他们即使在说实话看起来也像在说谎话

　　第十二集

　　1，太专心于撒谎的对象可能会放慢手上正在做的事情的动作(Lightman，在

　　Jenkins走过来的时候放慢了叠衣服的速度)

　　2，真正的愤怒会慢慢开始,逐渐形成,而假装的愤怒会是突然爆发

　　3，感激并没有普遍性的标志

　　第十三集

　　1

　　在恐怖分子眼里的世界,非黑即白(当Torres把头巾摘下来时,很多人反映的是震惊,好奇,少数人反映出愤怒)

　　2，袭击者或和他共事的人脸上会显出憎恶

　　3，恐怖分子通常害怕被监控拍到会一直低着头,避免与人目光接触

　　4，调情:，典型的歪头动作,臀部绷紧,面对对方微微倾斜

　　5，紧张:，眉毛扬起,堆在一起

　　6，声音的震颤可能是反感或厌恶

　　第二季

　　第一集

　　人在每10分钟的谈话中要说3次谎

　　微表情，持续不到五分之一秒的表情

　　单肩耸动，表示他多所说的话极不自信

　　撒谎时人们更倾向于盯着你，想看你相不相信他们的谎言

　　生硬的重复是典型的谎言

　　眉毛倾斜，悲伤

　　男人鼻子里有海绵体，当他们想要掩饰时鼻子就会痒

　　经典的摸棱两可，摇头之前先轻轻地点一下头

　　祝贺你，拆穿了一个谎言，还有无数个等着你

　　左手插在裤袋里顶着大腿，紧张

　　真相和快乐不可兼得

　　撒谎时，很难把事情倒叙说出来，因为都是编的，撒谎者按顺序编故事，从没想过倒过来顺一遍

　　害怕，愤怒，性欲能使人的瞳孔放大

　　害怕时，人就会尽力保持现状

　　虚情假意不会有眨眼

　　五指向上紧贴在身体一侧，很紧张，有意识的手势，表示停下，住口

　　典型的生理逃跑反应，血液从四肢回流至腿部，做好逃跑准备，人的手部首先冰凉

　　眼眉向上抬，表示发问的人知道问题的答案

　　第二集

　　撤退的手势，倒退一步，表示他对自己的话毫无信心

　　语速快，将篮球放在胸前，在彼此之间竖起了一道屏障，这些都是焦虑的表现

　　那次强奸没有预谋，而且只有一次，没有其他暴力行为

　　这样的强奸犯一般都是为了证明自己力量的男性主义崇尚者，纵火和强奸有非常高的相关性

　　他们都是为了自我证明而出现的犯罪行为

　　惊讶，眉毛上扬，下颚张开

　　撇嘴，经典的泄漏内心的表情，这表示他对自己说的话没有信心

　　人们说谎的时候就会摸脖子

　　平放在桌面上手心朝下的手掌以小拇指一侧为轴向上翻起

　　当女性听强奸受害者描述时他们会有某些固有的情绪，他们会脸红，移开眼睛，或者耸肩

　　向前伸出下巴，生气的表现

　　眉毛挑起，向中间靠近，害怕的表现

　　第三集

　　词语重复，声调升高，说谎的表现

　　肉毒杆菌会麻痹面部肌肉，致使前额和眼部无法正常活动

　　通常杀害女儿的母亲都会表现出内疚，除非她有反社会倾向

　　据调查，在学校的越受欢迎的孩子越会撒谎

　　当一个人的两侧面部表情不对称时，很可能他在伪装情感

　　激眩晕：有时在自杀者身上会出现该反应

　　据统计学的数据，15岁的女生正开始酗酒，尝试毒品，传染上疾病

　　说话缓慢而柔和，说明他处于极度悲伤和焦虑之中

　　MPH：用来治疗注意力不集中的药物，它能帮助你集中精神

　　下意识地摸自己的手是一种自我安慰的手势，在自己并不完全相信自己说的话时尽量打消自己的疑虑

　　人真正发怒的时候，表现生气的言语和行为应该是同步的

　　基本上只有清白的人才会承认与被害人争吵过，有罪的人不会承认任何让自己有嫌疑的事情

　　文拉法辛（译名）：是治疗抑郁和焦虑的，这种药的副作用是失去时间和方向感，并致人头晕眼花

　　研究表明受欢迎的孩子大多能说会道，他们善于隐藏自己真实情感，因此他们很受欢迎

　　真正的凶手，如果面对他的受害者，会表现出厌恶，轻视，甚至害怕，但绝不会惊讶

　　第四集

　　眉毛朝下紧皱，上眼睑扬起，眼周绷紧，表示行为人将要实施血腥的罪行的表情，如果你看到这种表情

　　这个人很可能准备袭击别人

　　韩国人不喜欢表露情感，那是有损尊严的

　　在西方文化中，上述规律是谈话的时候要直视对方的眼睛，而在韩国，这被视作不礼貌

　　眉毛上扬，并挤在一起，是害怕，担忧和恐惧的表现

　　说话时2边嘴角下拉，眼睛向下看，表示尴尬

　　欺骗的快感：说谎者发现他的谎言被人相信所产生的满足感

　　过去40年里，亚洲大概发生了1000起自杀袭击事件，在越南，印度和韩国最为常见

　　90%的枪击案犯是男性，多数是在17到49岁之间

　　眨眼睛说明当事人隐瞒了什么

　　人说谎时会犹豫，说话也会重复，会没法组织好自己该说的话

　　说谎的典型症状，他的手指指向一边，而他的眼睛却看向另一边，这是因为他要绞尽脑汁捏造事实

　　而他的肢体则完全跟不上

　　说话时语速加快意味着他的感情加重了

　　说谎时人会下意识地耸肩膀

　　第五集

　　消防队是纪律部队，面对逆境时他们会更团结

　　紧张的表现：咬嘴唇，摸耳朵，这意味着当事人的控制欲在增长

　　反应潜伏期：回答之间的时间差

　　在谎言突然说出时，很多人以为撒谎要花更多时间来反应

　　但如果谎言已提前准备好，你会迫不及待说出来

　　鼻孔外翻，嘴唇紧闭是生气的表现

　　眉毛往下，眼皮上扬说明当事人是个好斗的人

　　眉毛向上，拉紧是恐惧的表现

　　人在撒谎时会下意识地弓起身子

　　第六集

　　孩子离家出走前的普通征兆：家庭暴力，忽视小孩，吸毒，酗酒

　　Medcoprogesterone：一种控制睾丸素分泌量的药物

　　眼睛睁大表明当事人感到意外

　　吞咽动作是强烈感情的一种表示

　　对话时前后文细节相联系，说明说话人说的是事实

　　人感到紧张时会触碰自己的脸，这是情绪控制

　　第七集

　　“我只说一次”——典型的掩饰性言论

　　美军部队都会教士兵们故意含混字词，如果他们被抓后被强迫坦白的话，敌人是听不出差别的，但这暗示这些人还没有彻底击垮你。这是军队里生存、躲避、意志、逃生训练的一部分。

　　如果给予撒谎者准备的时间越充分，人们就越难发现他撒谎

　　咬嘴唇是超级紧张的表现

　　与人目光相遇之后埋头看地板，是有罪恶感的表现

　　第八集

　　人们自杀是因为抑郁

　　眼神飘忽是羞愧的表现

　　痛苦是一般自杀者的表情

　　在印度，情色片是非法的，这是他们少数几个外包行业之一

　　SEC：美国证券交易委员会

　　媒体相信报道自杀以后会引来更多的效仿者，玛丽莲•梦露自杀后的那年，自杀率上升了10%

　　这叫做Werther效应

　　如果一个人每次提到关键问题时都改变动词时态，一直在过去时和现在时之间转换，这就意味着他在撒谎

　　当一个人每次说话都会用负面的词汇，这些都是他良心有愧的心理学标志

　　如果总把别人当魔鬼看待，就永远不会了解他的动机

　　你能洞察一切，不代表你能理解

　　黄褐斑是妊娠的表现，是常见的激素副作用

　　25%的低收入妇女都受产后抑郁症的折磨

　　最糟的谎言总是出自爱

　　眉毛上扬表示当事人知道自己问题的答案

　　永远别为你所看到的感到抱歉

　　第九集

　　FEMA：联邦应急管理局

　　人们都在互相指责，推卸责任，这是灾后救援行动的典型情况，这肯定会让救援失败的

　　人们感到发自内心的内疚时，通常眼睛会向下或者向旁边看，撒谎时才会一直直视对方

　　当一个人无法识别除“厌恶”之外的所有表情，这一般是吸食鸦片上瘾的人所表现出的症状

　　之所以能识别出“厌恶”这种表情，是因为当事人在家人和朋友脸上不断看到这种表情

　　TSA：运输安全局

　　创伤后应激障碍会抑制几乎所有积极情绪

　　工作场所暴力和家庭暴力息息相关

　　眼皮跳动说明当事人隐瞒了事情

　　面部收缩时晚期多发性硬化症的症状

　　当你发现交流中对方手势减少掩饰增多，抓抓挠挠，舔嘴唇或者是摸手势，这都是撒谎的特征

　　美国消防员的平均死亡率是8:1，与接受相同训练，同样装备的其他国家消防员相比，因为美国崇尚英雄主义

　　如果罪犯看见别人变成他们的替罪羔羊，都会长舒一口气

　　第十集

　　屏住呼吸是不安的表现

　　人真的生气时，眼睛会睁大，嘴唇会嘬起来

　　“实验心理学期刊”上的一个新研究结果，表明大多数人光凭脸就能认出谁是同性恋

　　真跟脸部肌肉的紧张程度有关

　　婚外情的失败会让人做出疯狂的事来

　　男性纵火是为了显示自己的力量，而对于女性来说，是为了报复

　　

传统的人机交互，主要通过键盘、鼠标、屏幕等方式进行，只追求便利和准确，无法理解和适应人的情绪或心境。而如果缺乏这种情感理解和表达能力，就很难指望计算机具有类似人一样的智能，也很难期望人机交互做到真正的和谐与自然。由于人类之间的沟通与交流是自然而富有感情的，因此，在人机交互的过程中，人们也很自然地期望计算机具有情感能力。情感计算（Affective Computting）就是要赋予计算机类似于人一样的观察、理解和生成各种情感特征的能力，最终使计算机像人一样能进行自然、亲切和生动的交互。 有关人类情感的深入研究，早在19世纪末就进行了。然而，除了科幻小说当中，过去极少有人将“感情”和无生命的机器联系在一起。只有到了现代，随着数字信息技术的发展，人们才开始设想让机器（计算机）也具备“感情”。从感知信号中提取情感特征，分析人的情感与各种感知信号的关联，是国际上近几年刚刚兴起的研究方向（图1）。

人的情绪与心境状态的变化总是伴随着某些生理特征或行为特征的起伏，它受到所处环境、文化背景、人的个性等一系列因素的影响。要让机器处理情感，我们首先必须探讨人与人之间的交互过程。那么人是如何表达情感，又如何精确地觉察到它们的呢？人们通过一系列的面部表情、肢体动作和语音来表达情感，又通过视觉、听觉、触觉来感知情感的变化。视觉察觉则主要通过面部表情、姿态来进行；语音、音乐则是主要的听觉途径；触觉则包括对爱抚、冲击、汗液分泌、心跳等现象的处理。

情感计算研究的重点就在于通过各种传感器获取由人的情感所引起的生理及行为特征信号，建立“情感模型”，从而创建感知、识别和理解人类情感的能力，并能针对用户的情感做出智能、灵敏、友好反应的个人计算系统，缩短人机之间的距离，营造真正和谐的人机环境（图2）。 在生活中，人们很难保持一种僵硬的脸部表情，通过脸部表情来体现情感是人们常用的较自然的表现方式，其情感表现区域主要包括嘴、脸颊、眼睛、眉毛和前额等。人在表达情感时，只稍许改变一下面部的局部特征（譬如皱一下眉毛），便能反映一种心态。在1972年，著名的学者Ekman提出了脸部情感的表达方法（脸部运动编码系统FACS）。通过不同编码和运动单元的组合，即可以在脸部形成复杂的表情变化，譬如幸福、愤怒、悲伤等。该成果已经被大多数研究人员所接受，并被应用在人脸表情的自动识别与合成（图3）。

随着计算机技术的飞速发展，为了满足通信的需要，人们进一步将人脸识别和合成的工作融入到通信编码中。最典型的便是MPEG4 V2视觉标准，其中定义了3个重要的参数集：人脸定义参数、人脸内插变换和人脸动画参数。表情参数中具体数值的大小代表人激动的程度，可以组合多种表情以模拟混合表情。

在目前的人脸表情处理技术中，多侧重于对三维图像的更加细致的描述和建模。通常采用复杂的纹理和较细致的图形变换算法，达到生动的情感表达效果。在此基础上，不同的算法形成了不同水平的应用系统（图4，图5） 人的姿态一般伴随着交互过程而发生变化，它们表达着一些信息。例如手势的加强通常反映一种强调的心态，身体某一部位不停地摆动，则通常具有情绪紧张的倾向。相对于语音和人脸表情变化来说，姿态变化的规律性较难获取，但由于人的姿态变化会使表述更加生动，因而人们依然对其表示了强烈的关注。

科学家针对肢体运动，专门设计了一系列运动和身体信息捕获设备，例如运动捕获仪、数据手套、智能座椅等。国外一些著名的大学和跨国公司，例如麻省理工学院、IBM等则在这些设备的基础上构筑了智能空间。同时也有人将智能座椅应用于汽车的驾座上，用于动态监测驾驶人员的情绪状态，并提出适时警告。意大利的一些科学家还通过一系列的姿态分析，对办公室的工作人员进行情感自动分析，设计出更舒适的办公环境。 在人类的交互过程中，语音是人们最直接的交流通道，人们通过语音能够明显地感受到对方的情绪变化，例如通过特殊的语气词、语调发生变化等等。在人们通电话时，虽然彼此看不到，但能从语气中感觉到对方的情绪变化。例如同样一句话“你真行”，在运用不同语气时，可以使之成为一句赞赏的话，也可以使之成为讽刺或妒忌的话。

目前，国际上对情感语音的研究主要侧重于情感的声学特征的分析这一方面。一般来说，语音中的情感特征往往通过语音韵律的变化表现出来。例如，当一个人发怒的时候，讲话的速率会变快，音量会变大，音调会变高等，同时一些音素特征（共振峰、声道截面函数等）也能反映情感的变化。中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室的专家们针对语言中的焦点现象，首先提出了情感焦点生成模型。这为语音合成中情感状态的自动预测提供了依据，结合高质量的声学模型，使得情感语音合成和识别率先达到了实际应用水平。 虽然人脸、姿态和语音等均能独立地表示一定的情感，但人在相互交流的过程中却总是通过上面信息的综合表现来进行的。所以，惟有实现多通道的人机界面，才是人与计算机最为自然的交互方式，它集自然语言、语音、手语、人脸、唇读、头势、体势等多种交流通道为一体，并对这些通道信息进行编码、压缩、集成和融合，集中处理图像、音频、视频、文本等多媒体信息。

目前，多模态技术本身也正在成为人机交互的研究热点，而情感计算融合多模态处理技术，则可以实现情感的多特征融合，能够有力地提高情感计算的研究深度，并促使出现高质量、更和谐的人机交互系统。

在多模态情感计算研究中，一个很重要的研究分支就是情感机器人和情感虚拟人的研究。美国麻省理工学院、日本东京科技大学、美国卡内基·梅隆大学均在此领域做出了较好的演示系统。目前中科院自动化所模式识别国家重点实验室已将情感处理融入到了他们已有的语音和人脸的多模态交互平台中，使其结合情感语音合成、人脸建模、视位模型等一系列前沿技术，构筑了栩栩如生的情感虚拟头像，并正在积极转向嵌入式平台和游戏平台等实际应用（图6）。 情感状态的识别和理解，则是赋予计算机理解情感并做出恰如其分反应的关键步骤。这个步骤通常包括从人的情感信息中提取用于识别的特征，例如从一张笑脸中辨别出眉毛等，接着让计算机学习这些特征以便日后能够准确地识别其情感。

为了使计算机更好地完成情感识别任务，科学家已经对人类的情感状态进行了合理而清晰的分类，提出了几类基本情感。目前，在情感识别和理解的方法上运用了模式识别、人工智能、语音和图像技术的大量研究成果。例如：在情感语音的声学分析的基础上，运用线性统计方法和神经网络模型，实现了基于语音的情感识别原型；通过对面部运动区域进行编码，采用HMM等不同模型，建立了面部情感特征的识别方法；通过对人姿态和运动的分析，探索肢体运动的情感类别等等。

不过，受到情感信息的捕获技术的影响，并缺乏大规模的情感数据资源，有关多特征融合的情感理解模型的研究还有待深入。随着未来的技术进展，还将提出更有效的机器学习机制。 情感计算与智能交互技术试图在人和计算机之间建立精确的自然交互方式，将会是计算技术向人类社会全面渗透的重要手段。未来随着技术的不断突破，情感计算的应用势在必行，其对未来日常生活的影响将是方方面面的，目前我们可以预见的有：

情感计算将有效地改变过去计算机呆板的交互服务，提高人机交互的亲切性和准确性。一个拥有情感能力的计算机，能够对人类的情感进行获取、分类、识别和响应，进而帮助使用者获得高效而又亲切的感觉，并有效减轻人们使用电脑的挫败感，甚至帮助人们便于理解自己和他人的情感世界。

它还能帮助我们增加使用设备的安全性（例如当采用此类技术的系统探测到司机精力不集中时可以及时改变车的状态和反应）、使经验人性化、使计算机作为媒介进行学习的功能达到最佳化，并从我们身上收集反馈信息。例如，一个研究项目在汽车中用电脑来测量驾车者感受到的压力水平，以帮助解决所谓驾驶者的“道路狂暴症”问题。

情感计算和相关研究还能够给涉及电子商务领域的企业带来实惠。已经有研究显示，不同的图像可以唤起人类不同的情感。例如，蛇、蜘蛛和枪的能引起恐惧，而有大量美元现金和金块的则可以使人产生非常强烈的积极反应。如果购物网站和股票交易网站在设计时研究和考虑这些因素的意义，将对客流量的上升产生非常积极的影响。

在信息家电和智能仪器中，增加自动感知人们的情绪状态的功能，可以提供更好的服务。

在信息检索应用中，通过情感分析的概念解析功能，可以提高智能信息检索的精度和效率。

在远程教育平台中，情感计算技术的应用能增加教学效果。

利用多模式的情感交互技术，可以构筑更贴近人们生活的智能空间或虚拟场景等等。

情感计算还能应用在机器人、智能玩具、游戏等相关产业中，以构筑更加拟人化的风格和更加逼真的场景。 由于缺乏较大规模的情感数据资源，情感计算的发展受到一定的限制，而且多局限在语音、身体语言等具体而零散的研究领域，仅仅依靠这些还难以准确地推断和生成一个人的情感状态，并进行有效的情感交互。目前，科学家们正在积极地探索多特征融合的情感计算理论模型。很多人认为，今后几年情感计算将在这些方面需要取得突破：

更加细致和准确的情感信息获取、描述及参数化建模。

多模态的情感识别、理解和表达（图像、语音、生理特征等）。

自然场景对生理和行为特征的影响。

更加适用的机器学习算法。

海量的情感数据资源库。 不久前，为了推动我国在这一领域的研究，探讨情感计算和智能交互技术的发展动态与趋势，促进我国科研人员在此领域的交流与合作，中国科学院自动化研究所、中国自动化学会、中国计算机学会、中国图象图形学会、中国中文信息学会、国家自然科学基金委员会和国家863计划计算机软硬件技术主题作为主办单位，在北京主办了第一届中国情感计算与智能交互学术会议。

事实证明，情感计算的概念尽管诞生不久，但已受到学术界和产业界的高度重视，相关领域的研究和应用正方兴未艾，国家自然科学基金委也将其列入重点项目的指南中。值得注意的是，近几年来，与情感计算有密切关系的普适计算和可穿戴式计算机的研究也已获得了蓬勃发展，并同样得到了国家的大力支持。这为情感信息的实时获取提供了极大的便利条件，也为情感计算在国内的发展提供了更好的发展平台。

在今年的315晚会中，央视主持人手持两部手机，一部手机对着主持人本人拍摄“换脸”，另一部则对着“换脸”屏幕进行人脸识别。根据提示，主持人进行眨眼、侧头、转头、微笑等动作，随着被系统显示识别成功全场哗然。目前已有很多社交、支付软件开启“刷脸”验证，于是不少用户担心，若现场演示的黑科技被别有用心的人利用，那么安全系数极高的人脸识别系统将被轻易破解，人脸识别果真如此不靠谱吗？

人脸识别，指的是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。它是用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并能自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

在科技快速发展的今天，人脸识别已经越来越多的被使用，许多科技公司也借助这股热潮来推动人脸识别的技术使用。不得不承认人脸识别技术推动了社会向智能化方向的发展，但是在今年的315晚会上，主持人现场进行试验，称只需要一张使用者的社交网络照片即可破解看似十分安全的人脸识别，人脸识别果真如此不靠谱吗？

支付宝：人脸识别只是账户保护的一种。

提起人脸识别，相信大家跟魔爪君一样首先想到的就是支付宝的人脸识别吧。然而，在央视315晚会结束后没多久，支付宝就在微博上用一篇文章《你们都觉得我躺枪了吗？》作出回应，称只对在当前手机上用密码登陆成功过的用户才会开放人脸识别功能，而不会出现只通过人脸信息就在新手机上登录成功的情况。

支付宝的速度公关，也是没谁了。

就目前人脸识别反应出来的安全问题来看，支付宝明确表示：人脸识别只是支付宝多重保护中的一个环节，支付宝还运用了人工智能，风控系统等对账户的使用监测以确保安全。

因此，我们也可以从支付宝的陈述认定：现阶段的人脸识别技术尚不成熟，但像支付宝这样有着强大技术沉淀的科技公司来说，多重的账户保护体系并不会对用户安全造成大的影响。不过，当这项技术未来一旦被无技术沉淀的公司大规模使用，那些喜欢在社交媒体上晒自拍的人或许就会有大麻烦了。

百度：通过视频验证了人脸识别是准确可靠的。

一段动态的视频或照片，果真可以在人脸识别系统畅通无阻吗？答案是不能。

节目中攻破的系统薄弱环节，在人脸识别行业中有一个专有名词叫“活体检测”，即系统摄像头在正确识别人脸是否本人的同时，检验是否有人利用照片等手段冒充合法用户。

315晚会结束5分钟内，一则由百度林元庆亲自演示的百度人脸别闸机系统视频，悄然转发于朋友圈。视频中，林元庆首先对手机录制了一段包括眨眼、转头等动作的真人视频，然后手持手机，将该视频在百度科技园的人脸识别闸机摄像头前播放，以模拟晚会的场景。

然而百度人脸闸机显示出的是“禁止通过”，并未出现晚会中演示的“一路绿灯”，林元庆表示“通过手机录一段视频、一个照片是过不去的，真人可以快速通过。”

因此百度的人脸技术能够有效判别是本人还是高清视频录制或改装的gif。此前，百度首席科学家吴恩达也曾录制演示视频，演示在使用工卡照片的情况下，不能顺利通过百度大厦的人脸识别闸机，百度人脸识别系统可以准确识别活人与照片。

央视315晚会将人脸识别推入聚光灯下，让更多用户了解这一技术，目前，百度的人脸识别技术已做到，不会允许换脸app、静态照片变动态甚至真人视频等“把戏”蒙混过关。但是，我们还是需要认识到：并不是所有公司对人脸识别技术的掌握程度像支付宝和百度一样，对技术的使用保持敬畏之心是我们用户必须要有的。

仍需对人脸识别技术保持敬畏之心！

人脸识别认证系统目前已经广泛使用在很多领域，特别是在一些网站或APP的实名制身份认证。这类的认证安全隐患是最大的，它一般都会要求用户提供正面自拍照或手持身份证的照片，还有些会要求眨眼、动嘴等。而这些动态的辅助人像识别都是可以通过软件来实现的，而正是基于此类网站或APP受制于对技术准确把控，它还存在着较大的安全隐患。

315晚会的实验向人们揭示了攻击者如何通过网络获取他人照片或者信息，再通过3D建模软件或其他图像编辑工具，刻意伪装欺骗在线身份认证系统，达到冒用他人身份的目的。而对于实名身份认证中的手持身份证认证更是了，公民手持身份证照片的流失到底有多少呢？可以说是非常多。

前段时间魔爪君由于工作需要，需要认证身份证信息，刚好自己的身份证已经被使用过，想着要不百度一下，看看能不能搜索得到手持身份证照片，不搜不知道，一搜吓一跳。这些手持身份照照片不仅数量巨大，而且连上面的身份证信息都清晰可见，有些还能进行买卖！

因此，我们在使用人脸识别技术之前，要事先判断网站或APP是否有泄露你的个人信息的行为，以争取在安全可靠的网站或APP环境下使用人脸识别技术。

如何避免人脸识别隐患！

作为用户，我们该如何来避免这些安全隐患呢？魔爪君必须为大家支支招了。

尽量防止自己的证件照、手持证件照或者重要的证件丢失。上传手持证件照，应事先核实网站的安全性，确定安全之后方可上传。使用完相关证件照片后，应该从手机端删除，如果是纸质文件，应该在文件上加类似于“仅限于×××使用，有效期至×年×月×日”等这样的备注。认证方可以改进认证方式，把人脸识别作为辅助认证措施。建议使用用户名、密码+手机验证码或者动态码等双重验证措施。比如微博微信的双重登录验证就非常好。对于需要手持身份证认证的网络单位，建议升级人像识别系统，加强其安全级别。

而作为企业，必须要遵守相关法律，提高企业的技术水平，特别是人脸识别技术人才的水平，为用户打造安全可靠的高科技技术使用环境。

立志成为人脸识别人才，从小学魔爪营栗子讲堂青少年编程直播课程

魔爪营科技学校是深圳市考拉超课科技股份有限公司（股票代码：）旗下的科技教育品牌。学校采用世界上先进的STEAM教育理念，与国家37所示范性软件学院、中科院深圳先进技术研究院、创客空间、开源社区等机构进行了深入合作，研发了魔爪营积木、机器人、开源硬件编程、计算机编程等科技精品课程，并将科技知识导入留学考试辅导体系，与知名留学机构共同打造托福/雅思/SAT/AP考试辅导精品课程，助力学生高分通过考试，获取国外名校offer。

-END-