CSIG云上微表情第23期研讨会成功举办--测谎的新范式：基于脑电的反馈隐藏信息范式探究

2021 年 12 月 29 日 CSIG机器视觉专委会

微表情是一种短暂的、微弱的、无意识的面部微表情，持续时间往往在0.5s内，能够揭示人类试图隐藏的真实情绪。微表情识别的研究旨在让机器有足够的智能，能够从人脸视频序列中识别人类的真实情绪。然而由于微表情持续时间短、面部肌肉运动强度低，对其进行准确的表征与识别是一项极具挑战性的任务。为了促进心理学领域和计算机视觉领域针对微表情的进一步研究，由中国图象图形学学会（CSIG）主办、CSIG机器视觉专业委员会和CSIG情感计算与理解专业委员会联合承办，中国科学院心理研究所的王甦菁博士组织了一系列云上微表情的学术活动。

第二十三期云上微表情于2021年12月24日晚上7点进行，由中国科学院心理研究所王甦菁老师团队的李婧婷博士主持。此次讲座邀请到来自杭州师范大学心理学系赛李阳副教授进行报告，主题为：测谎的新范式：基于脑电的反馈隐藏信息范式探究。此次讲座得到了微表情研究领域的广泛关注，期间有五十多位听众参加了此次讲座。

准确地探测谎言对国家安全和司法审判都具有非常重要的意义。自20世纪80年代以来研究者开始探索基于脑电的隐藏信息测试方法，以往大部分的研究主要关注的是与犯罪信息再认相关的P300。自2014年以来，赛博士团队致力探索反馈相关的脑电成分应用测谎的可能性，并在此基础上提出采用再认与反馈相结合的方法联合测谎。本报告主要介绍反馈隐藏信息范式相关的系列研究以及对虚假身份的初探研究。

研究背景

测谎具有非常广泛的应用，涉及的领域包括民事纠纷、反恐、刑侦以及侦查间谍等活动。测谎对我们的国民生活以及安全都具有非常重要的意义。

相较计算机科学，赛博士首先提出：心理学背景的学者们更加关注的是心理机制以及测谎机理的改进。目前的测谎手段非常多，特别是在学术界，包括涉及到行为反应的微表情、最常见的多导生理仪、脑电和核磁信号等。赛博士所在的课题组主要基于 ERP和fNIRS开展一些测谎研究。

目前，大部分的测谎研究都采用的是隐藏信息范式，赛博士在报告中对该范式进行了详细介绍。

研究发现，P300可以反映工作记忆的更新程度，当刺激对被试熟悉或者是有意义的时候，可能会诱发更大的P300，这是最初用于ERP进行测谎的依据。

然而目前基于P300的CIT测谎研究仍然存在一些局限。首先，当案件信息泄露的时候，无辜者就知道了犯罪相关的信息，因此就可能会导致误判，会把无辜者判为犯罪者。其次，一些反测谎的手段也可能抵制基于P300的CIT测谎。最后，在真实的犯罪场景中，经常是在比较紧张的环境下进行犯罪行为，犯罪者对犯罪信息的编码并不牢靠，对犯罪信息的很多记忆痕迹并不是很强，由于P300本质就是测再认记忆的，所以可能会导致无法通过这种方式鉴别出他到底是不是犯罪者。

针对以上不足，赛博士团队在研究背景部分介绍了相关的几篇文章。