探秘微表情的奥秘：深度解析中科院 CASME II 数据库与机器学习实践

CASME II 数据库下载地址：https://gitee.com/dkingdad/neuro-data-learn-main

前言

在人际交往中，语言是沟通的桥梁，但真正的情绪密码，往往隐藏在那些一闪而过的面部表情中。微表情（Micro-expressions），这种持续时间极短（通常在0.5秒以内）的、难以伪装的真实情感流露，是心理学和人工智能领域共同关注的热点。它像一个无声的“真相探测器”，揭示着人们内心深处的情感状态。

要深入研究微表情，一个高质量的、标注完善的数据库至关重要。今天，我们将详细介绍一个在该领域被广泛使用的基石级数据库——中科院心理研究所的 CASME II 微表情数据库。我们将从其独特之处、数据构成、标注方法等方面进行深度解析，并提供一个基于该数据库的简单机器学习实战代码，帮助你快速入门微表情识别。

1. CASME II 数据库的独特魅力

CASME II（Chinese Academy of Sciences Micro-Expression II）数据库，由中国科学院心理研究所构建，是目前公认的用于微表情识别研究的权威数据库之一。它解决了早期微表情研究中数据稀缺、质量不高等痛点，为研究人员提供了宝贵的资源。

CASME II 的独特之处主要体现在以下几个方面：

• 高时间分辨率与自发性：该数据库的视频采集频率高达200帧/秒（fps），远高于普通视频的25-30fps。这种高帧率能够更精准地捕捉到微表情的每一个细微动作，使其动态变化一览无余。更重要的是，数据库中的微表情是在控制良好的实验室环境中，通过特定情感刺激诱发出来的，而非简单的模仿，这使得它们更具**自发性（spontaneous）**和真实性。

• 精细化的标注：CASME II 数据库的标注是其核心价值所在。它不仅提供了传统的情绪类别标签（如高兴、悲伤、惊讶等），更重要的是，它基于**面部动作编码系统（FACS, Facial Action Coding System）**进行了详细的动作单元（AUs）标注。FACS是一种将面部肌肉运动分解为基本动作单元的专业系统，通过这些AUs，研究人员可以精确地量化和分析微表情的构成，而不是仅仅依赖模糊的情绪标签。

• 丰富的元数据信息：除了视频和标注，CASME II 还提供了丰富的元数据，例如参与者的性别、年龄、录制时的光照条件等。这些信息对于分析不同个体间的微表情差异、设计更鲁棒的识别算法非常有帮助。

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