基于动态特征的真伪笑容表达与识别

笑容是人类最普遍、最频繁的表情。人类进化出伪装笑容的能力,也拥有部分识别伪装的能力。在表情的表达与识别上,动态信息起着重要的作用。一方面,笑容表达的动态特征可能为区分真伪笑容提供重要的信息,所以我们拟借助近年发展的计算机视觉的特征提取技术,系统地量化分析真伪笑容的动态特征(时长、方向、速度、流畅性、运动对称性、不同部位同步性、头动模式等),考察笑容在不同伪装方式及不同情境下的区别与一致性,深入理解人类笑容表达的特点。另一方面,通过探索有效动态特征与正确识别率的关系,检验知觉-注意假说,了解真伪笑容的识别特点及研究识别机制。通过比较动态真伪笑容的表达特点与识别特点,进一步理解人类表情信号编码与解码之间的关系。     

认知负荷取向下基于记忆-反应冲突的欺骗检测

欺骗检测一直是心理学的重要研究问题。基于欺骗理论的认知视角, 研究者提出欺骗检测的认知负荷取向。采用隐瞒信息测试这一测谎范式, 通过操纵认知负荷影响个体在虚假反应时的记忆-反应冲突解决过程, 考察增加认知负荷对欺骗检测的影响, 以期更好地揭示欺骗检测的认知机制。在此基础上, 以普通人群和犯罪嫌疑人为被试探查基于记忆-反应冲突的欺骗检测的行为和生理指标, 并根据获得的行为和生理指标, 采用机器学习方法进行建模, 预测个体的欺骗行为。研究结果将服务于司法、安防和人际交往等领域的欺骗检测。