微表情是一种短暂的、微弱的、无意识的面部微表情，持续时间往往在0.5s内，能够揭示人类试图隐藏的真实情绪。微表情识别的研究旨在让机器有足够的智能，能够从人脸视频序列中识别人类的真实情绪。然而由于微表情持续时间短、面部肌肉运动强度低，对其进行准确的表征与识别是一项极具挑战性的任务。为了促进心理学领域和计算机视觉领域针对微表情的进一步研究，由中国图象图形学学会（CSIG）和中国科学院心理研究所举办、CSIG机器视觉专业委员会和CSIG情感计算与理解专业委员会联合承办，中国科学院心理研究所的王甦菁博士组织一系列云上微表情的学术活动。
第三十一期云上微表情将于2022年8月31日晚上7点进行，由中国科学院心理研究所王甦菁老师团队的李婧婷博士主持。此次讲座邀请到来自中国科学技术大学博士生的在读博士生赵思蕊和北京师范大学的在读博士生苏瑞分别从计算机视觉和心理学领域介绍其开展的微表情识别研究。
讲者简介
赵思蕊，中国科学技术大学博士生，主要研究方向包括情感计算、人机交互、智能认知等，近年来，在ACM MM, ICIP, Neural Networks, IEEE TAFFC, 中国科学等国内外会议和期刊发表多篇论文。指导老师为陈恩红教授（团队负责人）：所在实验室为认知智能全国重点实验室，实验室研究内容包括认知智能、机器学习与数据挖掘理论、个性化推荐与社交媒体分析、面向智能服务的大数据应用研究等，团队承担了国家自然科学基金重大科研仪器研制项目、国家杰出青年基金项目以及863计划、科技部重点研发计划课题等，并与产业界密切合作。
作为一种典型的心理应激反应，微表情是人真实情感在面部的微弱表现。准确的识别微表情具有重要的应用价值，也存在很多挑战。本次报告主要介绍我们发表在Neural Networks上的一篇联合峰值帧检测和微表情识别工作：
ME-PLAN: A Deep Prototypical Learning with Local Attention Network for Dynamic Micro-Expression Recognition 。
苏瑞，北京师范大学心理学部在读博士生，导师为刘超教授，目前研究方向为社会决策的计算神经机制。
本次报告主要介绍发表于2022年发表在Frontiers in Human Neuroscience上的论文：Transcranial Direct Current Stimulation Over the Right Temporal Parietal Junction Facilitates Spontaneous Micro-Expression Recognition。文章主要讲述结合使用经颅电刺激和微表情训练来提升个体的微表情识别能力。