区分度在面部表情与面孔身份识别交互中的作用

已有研究表明,身份对面部表情识别的影响较常见,但表情对面孔身份识别的影响却很罕见。只有个别研究发现了表情对熟悉面孔身份识别的影响。最近有研究使用非常相似的模特面孔图片为实验材料,也发现了表情对身份识别的影响,并提出在以往研究中表情不影响身份识别是因为身份的区分度高于表情的区分度。本研究置疑表情区分度低于身份区分度的必然性,认为过去的研究使用静态表情图片,使得表情自然具有的强度变化线索缺失,才导致表情的区分度相对较低。本研究假设,当表情的强度变化线索得以体现时,表情的区分度就会提高,此时表情识别可能就不会受身份的影响。实验结果支持该假设,证明表情与身份的区分度水平是决定二者识别交互模式的重要因素。表情身份识别之间的相互影响并不能完全证明这两者之间的独立加工关系。此外,研究结果也提示在一定条件下可以部分分离表情与身份信息     

情绪面孔搜索不对称性：情绪观与知觉观的争议

情绪面孔搜索不对称性是指当负性情绪面孔作为目标, 正性情绪面孔作为分心物时, 其搜索速度比正性情绪面孔作为目标时(负性情绪面孔作为分心物)更快。对于这一现象的解释存在争议, 研究者主要从不同情绪面孔在情绪因素和知觉因素两个方面的差异进行解释。来自行为研究和认知神经科学的证据对情绪面孔搜索不对称性效应的解释主要有威胁性刺激捕获假设和情绪摆脱假设的情绪观, 以及嘴部差异说、闭合结构说、知觉组群说以及其他面部特征假设的知觉观。经过对比评价两类观点的理论异同和实验证据认为未来的研究可以整合情绪因素和知觉因素来解释该效应。     

面部表情加工的ERP成分

面部表情加工的ERP成分主要包括P1 (80~120 ms)、N170 (120~200 ms), 早期后部负电位(Early Posterior Negativity, EPN, 200~300 ms)和晚期正成分(Late Positive Potential, LPP, 300 ms以后)。这些成分代表了表情加工的不同阶段, 具有不同的心理含义。P1成分只对威胁类表情(恐惧, 厌恶和愤怒)敏感, 反映了对威胁面孔的快速探测, 具有自动加工的性质。N170成分与表情结构信息的编码有关, 同样具有自动加工的性质。EPN反映了对情绪信息的选择性注意, 具有情绪普遍性, 情绪场景图片和表情刺激都会对它产生影响, 在特定的条件下具有自动加工的性质。LPP则反映了对情绪信息的高级认知加工, 较易受注意控制的影响。在对上述成分的特性了解的基础上, 将来的研究应该探索以下问题：(1) P1是否受表情威胁程度的影响？(2) N170受到哪些自上而下因素的影响？(3)那些不能影响N170成分, 却能影响EPN成分的表情刺激是否被当成了普通的情绪刺激来看待？(4)表情加工引发的LPP是否能具有自动加工的性质？(5)不同的基本表情类型(如恐惧和厌恶)是否具有特异性的ERP成分？     

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。     

面部表情的类别知觉及其个体差异

面部表情类别知觉效应是指连续变化的表情在人脑中按照类别表征, 且不同类别的表情之间存在明显的类别界线。介绍了面部表情类别知觉效应的行为和脑电研究范式及基础研究, 综述了攻击性、抑郁症、精神分裂症、社交焦虑等对面部表情类别知觉的影响, 以及面部表情类别知觉的发展研究。综述表明, 类别知觉研究能够揭示不同人群表情知觉类别界线及其偏移情况, 有助于解释相应的社会行为。未来研究应注重对面部表情类别知觉效应的个体差异和神经生理机制的探索。     

情境对面孔表情识别的影响

长期以来,关于面孔表情识别的研究主要是围绕着面孔本身的结构特征来进行的,但是近年来的研究发现,面孔表情的识别也会受到其所在的情境背景（如语言文字、身体背景、自然与社会场景等）的影响,特别是在识别表情相似的面孔时,情境对面孔表情识别的影响更大。本文首先介绍和分析了近几年关于语言文字、身体动作、自然场景和社会场景等情境影响个体对面孔表情的识别的有关研究;其次,又分析了文化背景、年龄以及焦虑程度等因素对面孔表情识别情境效应的影响;最后,强调了未来的研究应重视研究儿童被试群体、拓展情绪的类别、关注真实生活中的面孔情绪感知等。     

动态面孔表情优势效应的心理机制及神经基础

动态面孔表情优势效应是指较静态面孔表情而言, 个体在识别动态的面孔表情时表现出较好的识别能力。动态面孔表情优势效应的心理机制主要涉及增强的构形加工、补偿角色和面孔模仿能力。此外, 该优势效应的神经网络则由核心的神经网络和扩展的神经网络组成, 前者主要负责早期的知觉编码和刺激的运动加工, 而后者与个体的面孔模仿能力、刺激的动态表征等有关。今后的研究应集中在完善延伸的神经网络、拓展其心理机制; 开展动态面孔表情优势效应的发展性研究; 考察面孔表情的刚性运动特征; 注重在虚拟现实环境下研究动态面孔表情的优势效应。     

情绪背景对面部表情识别的影响及其作用机制

正确识别面部表情对成功的社会交往有重要意义。面部表情识别受到情绪背景的影响。本文首先介绍了情绪背景对面部表情识别的增强作用,主要表现为视觉通道的情绪一致性效应和跨通道情绪整合效应;然后介绍了情绪背景对面部表情识别的阻碍作用,主要表现为情绪冲突效应和语义阻碍效应;接着介绍了情绪背景对中性和歧义面孔识别的影响,主要表现为背景的情绪诱发效应和阈下情绪启动效应;最后对现有研究进行了总结分析,提出了未来研究的建议。     

生态化微表情识别测验EMERT的建立——对JACBART微表情识别测验的改进与发展

经典JACBART微表情识别测验只考察平静表情背景下微表情识别,生态效度不高。本研究创建生态化微表情识别测验,考察所有7种基本表情背景下的6种微表情识别特征。结果发现:(1)该测验具有良好的重测信度、校标效度和生态效度,能够稳定有效地测量生态化微表情识别。(2)信效度检验揭示了生态化微表情识别特征。某些生态化微表情识别存在训练效应。生态化微表情与经典微表情或普通表情普遍相关。恐惧、悲伤、厌恶、愤怒微表情背景主效应显著;惊讶和愉快微表情背景主效应不显著,成对比较发现各背景下惊讶/愉快微表情差异不显著,但是与普通表情有广泛的显著差异。用不同背景下微表情识别正确率的标准差定义生态化微表情识别波动,发现生态化微表情识别具有稳定的波动性。     

自然场景与身体动作对面孔表情识别的影响

本研究以消极情绪间感知相似性较低的厌恶、恐惧面孔表情为材料,提供5个情绪性语言标签减少文字背景对面孔识别的促进作用,通过2个实验对自然场景以及身体动作对面孔表情识别的影响进行了研究,旨在考察面孔表情与自然场景间的情绪一致性对情绪面孔识别和自然场景加工的影响,以及加入与自然场景情绪相冲突的身体动作对面孔表情识别可能产生的影响。研究结果表明:(1)尽管增加了情绪性语言标签选项数量,自然场景的情绪对面孔表情识别的影响依旧显著;(2)当面孔表情与自然场景情绪不一致时,面孔识别需要更多依赖对自然场景的加工,因此对自然场景的加工程度更高;(3)身体动作会在一定程度上干扰自然场景对面孔表情识别的影响,但自然场景依然对情绪面孔的表情识别有重要作用。