一直以来，表情是人类引以为傲的东西，这是我们和机器的一种本质上的区别。随着计算机的发展，我们更期盼人机之间的沟通交流，尤其是一种带有感情的沟通交流。计算机在情感方面的成长经历也类似于我们每个人的成长过程——以观察和辨别情感作为最终自然，亲切，生动的交互的开始。

在物联网技术发展的今天，面部识别已经不是什么太大的技术性问题，而对于人类表情识别来说，仍旧是一片空白。我们希望有一天机器可以读懂我们的语言、知悉我们的表情，更好的为我们服务，或许这才是真正的物联网时代。

表情识别的诞生

根据情绪基本理论，人人都会具有的基本情感：愤怒，厌恶，恐惧，快乐，悲伤和惊讶。一个心理学家Paul Ekman解读这些情感的表达，开发了一套“面部动作组织系统”(FACS)来将每个人的表情分解为许多面部动作单元(Action Units)，单独这些面部单元并不能够代表任何的情感，但是利用它们的组合特征我们可以进行一些面部表情识别，就像《Lie to me》里演的一样。如果一个人对你笑的时候只牵动了颧大肌，那么这八成就是一个实实在在的假笑，因为一个真诚的笑容除了颧大肌以外眼轮匝肌也会被牵动。

电脑情绪识别，做法就是在面部提取一些关键的点，将那些相对不变的“锚点”，比如鼻尖，最为一些参考的固定点，然后用像嘴角这样的点来判断你做出的表情。科学家通过将表情分成一小块一小块动作单元，再通过动作单元的组合判断情绪的做法不同，他们对表情的分类更加自然，简单易懂，将表情进行更细致的分类，然后从某一种特定的表情整体学习其中的特征。

表情识别应用

表情检测防疲劳驾驶

百度移动部门技术工程师整合百度“表情识别 LBS 百度云”等基础技术，研发出一款提示“疲劳驾驶”的解决方案，可以对接在汽车开放平台上使用，不过目前尚在概念阶段。

通过用摄像头实时捕捉驾驶者的面部表情特征，解析表情背后的人物状态。一旦发现司机有可能疲劳驾驶（闭眼超时、眉头下垂、睁眼被动等），后台技术会做出判断，触发启动一系列干预手段：语音播报提示，播放嘹亮音乐为驾驶者提神；发送短信给驾驶者事先设定的紧急联系人，请求帮助唤醒或解救（有可能司机的异常状态实为心脏病等突发疾病导致）；LBS技术获取车主地理位置，以“云推送”方式通知周边车辆注意避让。

表情识别解决多元问题

美国马萨诸塞州一家公司创作团队开发的面部表情识别编码，通过网络摄像头积累超过一个亿的面部反应数据库，用来研究和提取人类丰富的面部表情。在众多丰富的表情中，提取出了的舒展眉毛，皱起眉头，傻笑，半假笑，皱眉，微笑等等人类的一般面部表情，并解决了面部表情受环境干扰等一系列问题。人类的感情十分丰富，而喜怒哀乐会通过面部表情体现出来，将表情纳入人脸识别分析中，也解决了很多实际问题。

如果这套系统能够成功应该在商店，店主可以通过面部表情分析系统判断出顾客对产品的喜爱程度，如果再加上一些简单的推销技巧，成单率大大提高。当然，据介绍这款产品并非只针对商用领域，提高成交率，在很多医疗康复和心理咨询商起到了关键作用。

另外，这套系统可以更高地帮助自闭症患者更好地融入社会；用于心理医生判断病人是否明白其指示和病人的真实情感，以便更好的治疗；可以让老师知道哪些学生成绩不好，以加强补习。也许你认为这些功能在实际应用中还会遇到困难，但从另一方面讲他也的确能够帮助我们解决一些问题。将产品功能与实际应用不断完美融合，是产品推广后研发小组需要解决的事情。

表情传感器让口罩下的你不再“僵尸脸”

随着雾霾渐渐成为生活在中国的另一种日常，口罩也便成了中国的另一张脸——这张脸僵硬、忧郁且千篇一律，不带任何表情，不禁让人联想起经历了生化危机后的世界，只是一片阴暗、滞涩和混沌。在灾难面前，人类总是表现出惊人的韧性。一款被叫做“Unmask”（摘下口罩）的口罩便应运而生了：口罩上安着传感器，它可以捕捉到穿戴者的四种不同表情——普通状态、微笑、惊讶和亲吻。这些表情最后被传到口罩上安装的LED矩阵，最后以四种不同的形状表达出来。

表情识别前景广

尽管有人质疑仅基于表情、脱离现实情境的甄别方法的准确性，实验表明，计算机不仅可以捕捉到那些虚伪造作的表情，对于一些一闪而过，人无法辨别的微表情，计算机也可以毫不疏漏的捕捉到。Marian Bartlett，一个加州大学的研究员，发现女儿在看到一个戏剧中的暴力场面时，先表吸纳出了一闪而过的暴怒，然后伪装成了惊讶，最后转为了大笑——但是这一切却被电脑捕捉到了。利用”微表情“检测，研究员们可以捕捉到人们拒绝经济援助前一闪而过的厌恶表情，这是普通人用肉眼很难做到的。

表情识别的应用前景还是十分广的，在2012年总统选举的时候，Kaliouby的团队就利用Affdex检测了200多人看到奥巴马和罗姆尼辩论时的镜头并且以73%的准确率预测了投票的结果。目前，情绪识别已经被广泛运用于商业，未来还将会有更加多样的运用前景。