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主办、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了一系列云上微表情的学术活动。

       第三十六期云上微表情于2023年01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院心理研究所微表情应用研究中心的研究助理东子朝介绍我们团队创建的微表情识别训练系统以及基于面部肌电的谎言识别研究。此次讲座得到了微表情研究领域的广泛关注，期间有近百名听众参加了此次讲座。

       东子朝同学首先介绍了构建微表情识别训练系统的研究意义，特别是微表情可以为谎言识别提供线索，微表情识别能力与识别谎言的能力正相关。

       接下来，东子朝同学描述了微表情识别训练的研究现状，包括其含义、常用的训练工具、通过训练提升微表情识别能力的有效性以及微表情识别能力训练的应用。

       然后，东子朝同学详细展示了微表情识别训练系统（Micro Expression Recognition Training System， MERTS，http://merts.psych.ac.cn）的理论基础和网站介绍。在理论的部分，东同学介绍了刺激材料、实验范式与训练程序。

在网站介绍部分，东子朝同学分别详细介绍了前测、训练、练习、复习和后测五个模块。

       目前微表情识别训练系统网站已经开放申请，欢迎大家注册使用。

       在报告的最后，东子朝同学还介绍了互动情境下面部肌肉&故意欺骗的研究，设计交互情境谎言检测的实验范式，通过肌电信号精确考察与说谎有关的面部肌肉，并验证了其与微表情中出现频率较高的肌肉是一致的，为基于局部兴趣区域的微表情智能分析提供理论支撑。相关工作体现在研究报告中，成果论文“Intentional-Deception Detection Based on Facial muscle movements in an Interactive Social Context”已被SCI期刊《Pattern Recognition Letters》接收。

       听众们与讲者对微表情识别训练系统的细节，包括三明治法中的中间帧类型、训练系统中的微表情样本数目、训练指引等问题进行了讨论。

       在活动的最后，讲座的主持人李婧婷博士对活动进行了总结并对第三十七期CSIG云上微表情活动进行了预告。敬请继续关注！

       此次讲座的回放已经发布在B站：https://www.bilibili.com/video/BV188411G7pc/?share_source=copy_web&vd_source=da367a2f90a1bbb21d8762ab6354d4ea，欢迎观看！

       最后，中国科学院心理研究所微表情实验室（MELAB）诚聘博士后，微表情相关方向、计算机或心理学专业皆可，有意请联系王甦菁老师（wangsujing@psych.ac.cn）。