笑的科学研究对舞台表演的启示

笑可分为三种:快乐之笑,幽默之笑,社交之笑。快乐之笑很少出现,它的外在标志是眼轮匝肌的运动,其驱动力只能是来自内心的高兴,所以最难表演。幽默之笑是不和谐造成的笑,比较容易人为创造,其神经机制和面部肌肉运动与快乐之笑类似;幽默之笑是喜剧之笑的主体,只要演员把幽默体会到位就能自然地笑出来。社交之笑不需调动眼轮匝肌,属于交际的一个环节,与高兴无关,表演起来几乎没有难度。在现实中,说笑的人地位高,往往是男性;听者地位低,女性偏多,经常“自贬”,显得木讷,是笑的靶子。在剧场中,演员虽然是说话者,却是笑的对象,所以往往“自贬”,显得木讷,而观众却颇有优越感。

基于性别约束的多分支网络人脸表情识别

针对不同性别下人脸表情类内变化大、类间差异小的问题,提出一种基于性别约束的多分支网络人脸表情识别方法。通过聚类算法K-means与卷积神经网络相结合的方法,得到性别约束下人脸表情类间关系。根据类间关系,构建主干网络和具有通道注意力机制的分支网络,进一步区分强相似的类间关系和突出不同性别人脸表情的类内变化。最后在CK+、FER2013和RAF-DB数据集上进行实验并分析。实验表明,提出的网络结构在CK+、FER2013和RAF-DB数据集上的平均识别率均优于其他先进方法,分别达到了97.60%、73.58%和87.98%。

面孔的表情信息优先于性别信息加工：来自直接比较的证据

为了探讨面孔知觉时表情或性别信息加工优先性的问题,要求被试对不同时长窗口中呈现的一系列面孔刺激的性别或者表情做出判断。两类任务的排列设置分为完全随机(实验1、2)和随机区组(实验3)。结果一致发现在面孔刺激呈现时间为12ms和50ms时,面孔表情信息识别比面孔性别信息识别更准确。由此推论,面孔知觉中面孔表情信息加工优先于面孔性别信息加工。

5-HTTLPR、性别、家庭社会经济地位与面孔表情识别的关系

该研究采用531名中国汉族健康大学生为被试,综合考察了5-HTTLPR(5-羟色胺转运体基因连锁多态区)基因型、性别和家庭社会经济地位之间交互作用与面孔表情识别的关系。研究结果发现,性别和家庭社会经济地位在面孔表情识别上有显著的主效应。总体来说,家庭社会经济地位较高和女性的被试具有较好的面孔表情识别能力。5-HTTLPR基因型、性别、家庭社会经济地位,它们在面孔表情识别上的三因素交互作用也显著。该三因素交互作用主要是源于,在高家庭社会经济地位背景下,女性携带有5-HTTLPR长片段等位基因比短片段纯合子表现出稍差的面孔表情识别能力。该结果体现了基因与环境多因素交互作用对面孔表情识别能力的重要性。

基于深度可分卷积神经网络的实时人脸表情和性别分类

针对目前普通卷积神经网络(CNN)在表情和性别识别任务中出现的训练过程复杂、耗时过长、实时性差等问题,提出一种深度可分卷积神经网络的实时人脸表情和性别识别模型。首先,利用多任务级联卷积网络(MTCNN)对不同尺度输入图像进行人脸检测,并利用核相关滤波(KCF)对检测到的人脸位置进行跟踪进而提高检测速度。然后,设置不同尺度卷积核的瓶颈层,用通道合并的特征融合方式形成核卷积单元,以具有残差块和可分卷积单元的深度可分卷积神经网络提取多样化特征,并减少参数数量,轻量化模型结构;使用实时启用的反向传播可视化来揭示权重动态的变化并评估了学习的特征。最后,将表情识别和性别识别两个网络并联融合,实现表情和性别的实时识别。实验结果表明,所提出的网络模型在FER-2013数据集上取得73.8%的识别率,在CK+数据集上的识别率达到96%,在IMDB数据集中性别分类的准确率达到96%;模型的整体处理帧率达到80 frame/s,与结合支持向量机的全连接卷积神经网络方法所得结果相比,有着1.5倍的提升。因此针对数量、分辨率、大小等差异较大的数据集,该网络模型检测快,训练时间短,特征提取简单,具有较高的识别率和实时性。

五官完整度对自闭症儿童面孔表情性别识别的影响

为探讨自闭症儿童在不同面孔遮蔽部位和不同面孔表情下的性别识别能力,本研究选取自闭症、智力障碍和普通儿童各21名对240张面孔表情图片进行性别识别。结果发现,自闭症儿童的性别识别正确率显著低于普通儿童,且表现出对中性和高兴表情的识别优于生气表情,同时在遮蔽眼睛时正确率最低。研究认为,自闭症儿童的总体性别识别能力偏低,且受面孔遮蔽部位和表情类型的影响显著,在面孔表情加工过程中体现出较为明显的局部加工特征。

动、静态表情对面孔性别判断的影响

本研究通过选取30名大学生对动、静态呈现的面孔表情图片进行性别判断,研究动、静态呈现的面孔表情对面孔性别加工的影响。研究发现:反应时结果出现了图片性别和图片情绪的交互作用。男性面孔在不同情绪下的反应时长短依次为:积极>中性>消极;女性面孔在不同情绪下的反应时长短依次为:积极>消极>中性。正确率结果中也出现了图片性别和图片情绪的交互作用。判断消极情绪时的男性面孔正确率比中性和积极情绪时的正确率高;判断中性情绪时的女性面孔正确率比积极和消极情绪时的正确率高。该结果说明:面孔表情信息影响性别信息的加工,且因男女性别信息而效果不同。

面孔知觉中面孔性别与情绪表情的相互作用

面孔知觉中,面孔性别与表情的加工有不同的机制。Bruce和Young(1986)及Haxby,Hoffman和Gobbini(2000)的面孔知觉理论虽然对表情加工也较为关注,但对面孔性别加工机制的解释却较少,也未能明确面孔性别与表情的相互关系。当前关于两者是否独立加工尚无明确结论,但更多证据支持它们相互影响。我们认为,Garner范式下面孔性别与表情加工的研究可能忽略了面孔熟悉性因素。同时,面孔适应范式为该研究领域提供了新的思路。此外,文章对于两者相互作用的机制也进行了一定的探讨。

面孔熟悉度对面孔性别与表情相互作用的调节

对于面孔性别与表情的关系,目前的理论尚不完善。而众多研究证据表明,面孔熟悉度与面孔性别及表情的加工均有密切关系。本研究基于Garner范式考察了在不同面孔熟悉度下面孔性别与表情的相互关系。共包括4项实验:实验1,面孔刺激的身份陌生且不重复,刺激在Garner范式的控制组和正交组中均仅呈现一次,面孔熟悉度低;实验2,除面孔刺激的身份重复外,其余均同实验1,面孔熟悉度中等;实验3,面孔刺激的身份陌生且不重复,但分别在控制组和正交组中重复呈现多次,面孔熟悉度高;实验4,通过面孔学习增加面孔的熟悉度,以直接验证面孔熟悉度的增加对面孔性别与表情相互关系的影响。结果发现:对于陌生面孔,表情单向影响面孔性别的加工;随着面孔熟悉度的增加,面孔性别与表情之间出现双向的影响。因此,面孔熟悉度对面孔性别与表情的相互影响具有调节作用。

高低特质焦虑水平个体面部表情觉知阈限的测量

该研究采用后掩蔽范式,将自信心评定法与心理物理学的方法相结合,测得了高、低特质焦虑水平个体的6种基本表情(愤怒、厌恶、恐惧、高兴、悲伤、惊讶)的觉知阈限,并进行了比较。结果发现:在恐惧表情条件下,高特质焦虑个体的觉知阈限显著小于低特质焦虑个体的,在其他表情条件下,高、低特质焦虑个体的觉知阈限没有显著差异;在低特质焦虑组,愤怒表情的觉知阈限显著大于厌恶、恐惧和高兴的,恐惧和高兴表情的觉知阈限显著小于愤怒、悲伤和惊讶的。在高特质焦虑组,愤怒表情的觉知阈限显著大于厌恶、恐惧和高兴的,高兴表情的觉知阈限小于愤怒、悲伤和惊讶的,恐惧表情的觉知阈限显著小于其他表情的;女性的觉知阈限显著小于男性的。因此,较低特质焦虑水平的个体,高特质焦虑水平的个体觉知恐惧表情的能力更强;面部表情觉知存在性别差异,女性的觉知能力较男性更强。

月经周期和神经质对高兴和恐惧表情识别的影响(英文)

目的:探索不同神经质水平女性在月经周期中对高兴和恐惧面孔的识别绩效及其与卵巢激素之间的关系。方法:让高、低神经质两组女性在卵泡早期,卵泡晚期和黄体期对不同强度的恐惧和高兴面孔进行识别,并对卵巢激素进行检测。结果:面孔表情识别的正确率在晚卵泡期高于卵泡早期或黄体期,但是没有达到统计显著性。高低神经质组之间没有发现显著差异。此外,男性和高兴面孔识别的正确率更高,反应速度也更快。面孔表情与性别交互作用表明只有在女性面孔上,高兴识别的正确率显著高于恐惧识别的正确率。而男性高兴面孔识别的正确率与雌激素和黄体酮水平均显著负相关,睾酮与面孔识别的反应时相关显著,泌乳素仅与高兴面孔识别的正确率显著负相关。结论:月经周期中面孔表情识别绩效与卵巢激素相关,尤其是雌激素、黄体酮、睾酮和泌乳素可能是影响面孔表情加工的潜在内分泌机制。

孤独症儿童混合面部表情识别及面孔性别区分能力研究

【目的】测试孤独症儿童混合面部表情的识别能力及通过眼和嘴对面孔性别进行区分的能力。【方法】采用自制计算机系统对32例孤独症儿童和32例正常儿童进行测试并分析,以正确率、反应时和错误类型为分析指标,两组儿童在发展年龄上进行匹配。【结果】1)孤独症组儿童识别混合面部表情的平均正确率小于正常对照组〔(58.0±15.6)%和(78.4±13.5)%,t=5.4,P=0.000〕,平均反应时长于正常对照组[(9 948.3±3 116.2)ms和(5 617.0±1 362.9)ms,t=4.7,P=0.000]。2)孤独症组儿童区分面孔性别的平均正确率小于正常对照组[眼部为(76.7±11.5)%和(86.6±10.9)%,嘴部为(66.2±12.8)%和(73.1±10.7)%],平均反应时长于正常对照组[眼部为(4 138.7±542.0)ms和(2 721.9±636.6)ms,嘴部为(3 807.8±710.1)ms和(2 836.5±619.9)ms]。【结论】孤独症组儿童在做关于面部表情的判断时更依赖于面孔的下半部分信息;他们可以使用来自眼部的信息来加工面孔的性别信息,而与正常对照组相比他们没有显示出有使用嘴部信息来处理面孔性别信息的优势。

面部表情识别任务脑活动性别差异的fMRI研究

目的检测与面部表情识别相关脑区的激活部位及特点,分析其性别间差异。资料与方法采用GE1.5 T磁共振扫描仪对22名健康志愿者(男\女各11名,年龄26～37岁)行磁共振功能成像(functional magneticresonance imaging,fMRI),实验任务为事件相关设计的负性、正性及中性面部表情图片识别。采用SPM5软件进行fMRI数据预处理和统计分析。观察有统计学意义的体素所在的脑区及其MNI坐标,记录激活区的激活强度。并记录志愿者执行任务的反应时间和正确率。结果男性志愿者的反应时间明显快于女性(P<0.05);判断正确率无性别间差异(P>0.05)。识别正性表情时,女性相对于男性(女-男)激活增加的脑区包括左侧前额皮层背外侧(BA11)、两侧顶下小叶(BA39、40)、左侧颞下回(BA38)和右小脑;男性相对于女性(男-女)激活增加的脑区包括右侧前额皮层外侧面(BA6、10、44)、两侧楔前叶(BA7、19)、左侧颞上回(BA42)、两扣带回后部(BA24、30)、左海马旁回(BA30)、两小脑后叶和左尾状核。识别负性表情刺激时,女性相对于男性(女-男)激活增加的脑区包括两侧前额皮层背外侧(BA9、10、47)、两额叶内侧面(BA9)、右楔前叶(BA7)、左楔叶(BA18)和两侧小脑。男性相对于女性(男-女)激活增加的脑区包括左中央旁小叶(BA6)、左运动前区(BA6)和左尾状核。结论正性表情刺激时额叶激活存在偏侧化现象,男性以右侧激活为主,女性以左侧激活为主;负性表情刺激时女性额叶及小脑激活更明显;面部情绪处理中男性更易激活运动相关脑区。

人脸性别约束下的深度随机森林表情识别

由于人脸表情类内变化和类间干扰因素的存在,人脸表情识别仍面临着巨大挑战.提出一种基于性别条件约束随机森林的深度人脸表情识别方法,解决人脸表情识别中噪声、性别等变化和干扰问题.首先,采用深度多示例学习方法提取鲁棒性人脸特征,解决人脸光照、遮挡和低分辨率等图像变化问题;其次,采用性别条件随机森林分类方法进行人脸表情分类器设计,解决人脸性别因素干扰问题.在公开的CK+、BU-3DEF、LFW人脸表情数据库上进行广泛实验结果表明:所提出方法在3大人脸数据库上分别达到了98.83%、90%、60.58%的识别率,与先进方法相比具有更好的性能和鲁棒性.另外,与其他先进的深度学习方法(需要大量训练数据库)相比,所提出方法只需要小量训练样本就能达到较好效果.

基于面部表情分析比对的智能拍摄系统

提出了一种基于面部表情识别及分析比对的智能趣味拍摄系统,既可用于自动抓拍最佳表情,也可用于微笑礼仪训练。主要介绍了该系统的设计思路、工作模式、工作流程、系统架构以及系统的创建过程等内容;基于Arduino开源硬件,采用Face++提供的人脸微笑识别技术,通过阿里云服务和微信平台实现了人机交互。经多次测试表明:系统稳定,具备实用性、趣味性及创新性等优势,具有广阔的应用前景。