心理所成功舉辦第四屆國際微表情挑戰賽

　　10月23、24日，第四屆國際微表情挑戰賽（Facial Micro-expression Grand Challenge 2021，簡稱MEGC2021）暨微表情國際研討會（Facial Micro-expression workshop，簡稱 FME2021），在第29屆 ACM 國際多媒體會議（ACM International Conference on Multimedia，2021，簡稱ACM MM21）線上線下平臺成功同步舉辦。

　　MEGC2021和FME2021由中國科學院心理研究所、臺灣陽明交通大學、西安交通大學、英國曼徹斯特城市大學、馬來西亞多媒體大學和芬蘭奧盧大學共同舉辦。心理所長傅小蘭研究員和芬蘭奧盧大學趙國英教授任大賽顧問，心理所李婧婷博士擔任挑戰賽和研討會主席，王甦菁副研究員擔任共同主席。

李婧婷主持會議

王甦菁進行發言

　　面部微表情是個人在遇到某種情緒但試圖抑制面部表情時自發發生的面部非自愿運動，最有可能發生在高風險的環境中。因此，微表情的持續時間非常短，一般持續時間不超過500毫秒（ms），同時也是區分微表情和宏表情的標準之一。微表情的自動化計算分析是面部研究的一個新興領域，2014年開始引起人們的濃厚興趣。 MEGC2021和FME2021旨在促進研究人員和學者之間以及計算機視覺和心理學研究領域之間的互動。此次會議收到了來自歐洲、美國、南美以及亞洲的多個國家研究團隊的投稿。

　　MEGC2021分為“微表情和宏表情的檢測”以及“微表情生成”兩個任務。共有九支隊伍參加了“微表情和宏表情的檢測”任務，五支隊伍參加了“微表情生成”任務。兩個任務的前三名文章被錄取，獲勝者們在 ACM MM21的多媒體挑戰大賽分會場進行了口頭報告。

　　FME2021上邀請仁斯利爾理工大學教授紀強和江西中醫藥大學副教授申尋兵分別作主旨報告“Knowledge-Augmented Deep Neural Networks for Facial Action Detection”和“Micro-expression Recognition and Deception Detection”。

　　FME2021共有十篇文章投稿，其中五篇文章被接收，作者們也在研討會上進行了口頭報告。心理所研究生東子朝作為接收文章之一的作者也進行了題為“A Brief Guide: Code for Spontaneous Expressions and Micro-Expressions in Videos”的口頭報告。報告梳理了面部肌肉與動作單元（AU）之間的關系，從原理上解構AU編碼，為初學者編寫了一份簡短的入門指南，幫助其進行編碼工作。

東子朝作口頭報告

　　MEGC2021和FME2021以及后續大賽的召開將繼續推動微表情的研究，以及智能微表情分析的實際應用。

會議合照