微表情是一種短暫的、微弱的、無(wú)意識的面部微表情，持續時(shí)間往往在0.5s內，能夠揭示人類(lèi)試圖隱藏的真實(shí)情緒。微表情識別的研究旨在讓機器有足夠的智能，能夠從人臉視頻序列中識別人類(lèi)的真實(shí)情緒。然而，由于微表情持續時(shí)間短、面部肌肉運動(dòng)強度低，對其進(jìn)行準確的表征與識別是一項極具挑戰性的任務(wù)。 

　　為促進(jìn)心理學(xué)領(lǐng)域和計算機視覺(jué)領(lǐng)域針對微表情的進(jìn)一步研究，中國科學(xué)院心理研究所組織一系列云上微表情的學(xué)術(shù)活動(dòng)。該系列活動(dòng)由中國圖形圖像學(xué)會(huì )舉辦，機器視覺(jué)專(zhuān)業(yè)委員會(huì )承辦，心理所王甦菁博士組織。 

　　第一期的云上微表情研討會(huì )在7月31日開(kāi)始。在會(huì )議報告中，來(lái)自東南大學(xué)的宗源博士分享了其團隊近年來(lái)有關(guān)微表情識別的研究進(jìn)展：受人臉運動(dòng)單元編碼系統理論的啟發(fā)，提出的一個(gè)簡(jiǎn)單而有效的組稀疏學(xué)習模型及其系列變種，用于解決微表情的表征和跨數據庫識別難題，并分享了他個(gè)人對微表情識別這一方向未來(lái)發(fā)展的一些想法，強調大規模微表情數據庫的建立是微表情自動(dòng)化分析發(fā)展的重要條件，同時(shí)微表情檢測的方法研究對微表情分析的應用落地十分關(guān)鍵。 

　　宗源從聯(lián)合多層空間劃分和核組稀疏學(xué)習的微表情識別、基于領(lǐng)域再生成框架的跨庫微表情識別、聯(lián)合直推式遷移回歸模型和輔助集選擇模型的跨庫微表情識別三個(gè)方面，層層遞進(jìn)，進(jìn)行了關(guān)于微表情識別方法的報告。 

　　報告結束后，聽(tīng)眾們踴躍發(fā)言，提出問(wèn)題，大家就微表情數據庫的建立、動(dòng)作單元（AU）檢測和微表情分析的關(guān)系等相關(guān)問(wèn)題展開(kāi)討論 

　　活動(dòng)持續近一個(gè)半小時(shí)，得到了微表情領(lǐng)域研究人員的廣泛關(guān)注，近百位聽(tīng)眾參加本期活動(dòng)。