AU人脸运动单元识别假笑男孩真实表情
伴随着人工智能的发展和普及，人机交互在我们的生活中也扮演着越来越重要的作用。人们总是觉得机器冷冰冰的，不食人间烟火，而情绪情感识别则真正为人们搭建起了与他人沟通的桥梁。如果机器能识别面对对象当下的情绪，就能更好地做出反应。情绪识别也是人工智能领域里的热门研究课题。
伴随着人工智能的发展和普及，人机交互在我们的生活中也扮演着越来越重要的作用。人们总是觉得机器冷冰冰的，不食人间烟火，而情绪情感识别则真正为人们搭建起了与他人沟通的桥梁。如果机器能识别面对对象当下的情绪，就能更好地做出反应。情绪识别也是人工智能领域里的热门研究课题。
想必大家对假笑男孩的表情包都不陌生，那怎么样才能识别出图片中的小男孩的真实表情呢？相较于较为常见的图片分类模型，我们今天来聊一聊一种基于AU（人脸运动单元）的情绪识别方法。
我们一般将常见的表情分为7种，即平静、惊讶、愤怒、悲伤、开心、恐惧、厌恶（恶心）。在美国心理学家Paul Ekman提出的面部行为编码系统中，又将人们的各种情绪与许多的人脸运动单元（AU）进行关联。
这里介绍的方法选择了其中几组关联度较高的AU（0～5），作为情绪评判的标注。其中，AU0表示抬起上嘴唇和人中区域的肌肉，AU1表示颔部下降，AU2表示嘴角拉伸，AU3表示眉毛压低并聚拢，AU4表示嘴角拉动向下倾斜，AU5表示抬起眉毛外角。
上图可以看到，这个男生不同的情绪，对应各个AU的数值也各不相同。而本方法也是利用这6种AU的数值作为输入，对最终情绪做一个准确的判断。具体模型如下图所见：
如图中所示，输入的6种AU的数值经过一层隐含层，再经过一层全链接，最后利用softmax作为输出，选择一种情绪标签作为最终的结果。当然，各个AU数值的计算其实也是一个较为前沿的研究课题，当前也有许多的深度学习模型，比如DRML、EAC－Net，可以再后续与大家分享。
最后，我想，男孩的假笑应该会被归于disgust吧，你们觉得呢？
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