11月16日，第三屆國際微表情識別大賽（Facial Micro-expression Grand Challenge 2020，簡(jiǎn)稱(chēng)MEGC2020）在第15屆IEEE面孔與姿態(tài)識別大會(huì )（The 15th IEEE Conference on Automatic Face and Gesture Recognition，簡(jiǎn)稱(chēng)FG2020）線(xiàn)上平臺成功舉辦。該賽事由中國科學(xué)院心理研究所、英國曼徹斯特城市大學(xué)（Manchester Metropolitan University）、馬來(lái)西亞多媒體大學(xué)（Multimedia University）、西安交通大學(xué)和芬蘭奧盧大學(xué)（Oulu University）共同舉辦。心理所所長(cháng)傅小蘭和芬蘭奧盧大學(xué)教授Guoying Zhao任大賽顧問(wèn)，心理所副研究員王甦菁擔任挑戰賽主席，心理所博士李婧婷負責大賽統籌和主持工作。 

　　MEGC2020是第15屆IEEE人臉與姿態(tài)識別大會(huì )的研討會(huì )，該挑戰賽旨在促進(jìn)研究人員和學(xué)者之間以及計算機視覺(jué)和心理學(xué)研究領(lǐng)域之間的互動(dòng)。大賽邀請NSF總統年輕研究者獎獲得者、IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence的前主編、約翰斯·霍普金斯大學(xué)（Johns Hopkins University）教授Rama Chellappa做《有限數據中的人臉表情識別與編輯》主旨報告。 

　　面部微表情是個(gè)人在遇到某種情緒但試圖抑制面部表情時(shí)自發(fā)發(fā)生的面部非自愿運動(dòng)，最有可能發(fā)生在高風(fēng)險的環(huán)境中。因此，微表情的持續時(shí)間非常短，一般持續時(shí)間不超過(guò)500毫秒（ms），同時(shí)也是區分微表情和宏表情的標準之一。微表情的自動(dòng)化計算分析是面部研究的一個(gè)新興領(lǐng)域，2014年開(kāi)始引起人們的濃厚興趣。 

　　近期，一些自發(fā)誘導的面部微表情數據集的出現為進(jìn)一步與人工智能結合的發(fā)展提供了動(dòng)力。其中，有兩個(gè)包含長(cháng)視頻的面部宏表情和微表情數據庫：由中國科學(xué)院心理研究所發(fā)布的CAS（ME）²和由英國曼徹斯特城市大學(xué)發(fā)布的 SAMM Long Videos數據集。盡管科研人員對短視頻中微表情分析進(jìn)行了大量研究，但仍沒(méi)有太多在長(cháng)視頻中檢測微表情的嘗試。 

　　本次大會(huì )舉辦了兩個(gè)Session主題討論，分別是spotting challenge session和regular paper session，包括計算機領(lǐng)域和心理學(xué)領(lǐng)域微表情的研究。大賽吸引了包括中國、英國、馬來(lái)西亞、蘇丹等國的五支參賽隊伍。王甦菁帶領(lǐng)的隊伍取得了大賽長(cháng)視頻中微表情檢測任務(wù)的最高識別率，榮獲大賽冠軍。 

　　MEGC2020結束后，會(huì )議組織者對本次會(huì )議進(jìn)行總結，并討論下一屆大賽的初步籌備工作。MEGC2020以及后續大賽的召開(kāi)有助于推動(dòng)微表情的研究，并將推動(dòng)微表情的識別逐漸走向更多的實(shí)際應用領(lǐng)域。