面孔识别实验设计

心理学研究方法作业1、研究主题大背景：面孔识别研究点：动态面孔增益效应2、大背景2.1 概念面孔识别是一直备受研究者关注领域。

20 世纪70 年Ekman 和Frisen 系统地研究了人脸基本表情的文化普遍性，并从解剖学角度提出了6 种基本的面部表情。

20 世纪80年代，Bruce 和Young 系统地研究了人对面孔的识别及其影响因素，提出了经典的面孔识别功能模型。

自此，面孔识别成为认知科学研究领域中的热点问题之一。

面孔识别包括，面孔身份识别，即人能轻易地从不同表情中识别出同一个人的面孔，面部表情识别，即从不同人的面孔上识别出同一种表情。

2.2 研究方法2.2.1 快速分类范式快速分类实验speeded classification task，由Bruce设计来支持并行双路径加工的理论。

Bruce 用熟悉与不熟悉人的面部表情图设计了3 个快速分类（speededsification task）实验。

实验一要求被试行表情分类判断，结果发现判断不受熟悉影响；实验二要求被试进行性别判断，结发现熟悉度显著影响判断；实验三要求被判断是原始图片（intact face）还是改动过的图片（jumbled faces），结果发现熟悉度显著影响这种身份判断。

实验结果出现了分离：熟悉度影响身份识别，但并不影响表情判断。

这支持功能模型假设[1]。

2.2.2混合范式混合范式由Calder 和Young设计来支持并行双路径加工的理论。

混合范式指实验用的材料即面孔的上下两半分别由不同的身份和/或表情组成，再要求被试进行身份或者表情的匹配任务。

Calder 和Young的实验结果支持并行独立路径假设[2]。

2.2.3 Garner范式Garner范式由Garner设计]Garner 效应作为测量指标来考察面孔身份识别与面部表情识别之间的交互作用。

Garner 效应是Garner 提出的研究两个维量之间交互干扰程度的一种测量指标，经典的Garner实验范式包括两个实验组段，考察两个维量之间的交互影响。

口罩的面部遮挡对情绪面孔识别的影响发布时间：2023-02-17T02:34:01.589Z 来源：《教育学文摘》2022年第9月19期作者：王军博[导读] 采用视觉搜索范式考察戴口罩对情绪面孔识别的影响，同时探究戴口罩后对负性情绪的注意偏向是否仍然存在。

王军博上海体育学院心理学院，上海，200438摘要采用视觉搜索范式考察戴口罩对情绪面孔识别的影响，同时探究戴口罩后对负性情绪的注意偏向是否仍然存在。

结果发现：戴口罩对搜索高兴表情反应时的影响显著大于对搜索愤怒表情的影响，戴口罩条件下存在一定的负性情绪注意偏向；戴口罩显著降低了高兴情绪的搜索正确率，但并未对愤怒表情的搜索正确率产生显著影响。

这说明戴口罩会显著影响我们对于他人面孔情绪的解码，尤其是对于高兴情绪的知觉；即使在戴口罩的情境下，仍存在负性情绪注意偏向。

关键词口罩，情绪面孔识别，反应时，正确率1引言自2019年底武汉疫情爆发，新冠病毒一直威胁着我们的健康。

口罩作为减缓COVID-19流行期间病毒传播的关键，已经成为了我们出行必不可缺的东西。

所有人在公共场所都必须佩戴口罩，防止新冠病毒的传播。

然而，戴口罩也并非没有“副作用”，它会阻碍我们读取他人的面部表情。

面部表情是我们社会交往中判断他人所表达情绪信息的特殊信息源。

个体能否准确、快速地解码面部情绪表情是社会交流的基础，对我们的生活至关重要（张军，郝芳，曾艺敏，2017）。

如果我们在人际交往的过程中无法根据他人面部表情的变化准确地推知他人情绪的变化就可能会产生不愉快，阻碍我们的正常沟通。

戴口罩无疑严重影响了我们通过面部表情去对他人的情绪进行感知。

视觉搜索范式是研究注意偏向常用的范式之一，会给被试呈现一个刺激矩阵，矩阵中包括一个需要被试进行反应的靶刺激和多个分心刺激（Ohman, Soares, Juth, Lindstrom, & Esteves , 2012）。

有学者在使用视觉搜索范式对面孔表情进行研究时发现当靶刺激为愤怒面孔时，被试的搜索速度最快（Manuel, G. , Calvo, Lauri, & Nummenmaa , 2016）表现出负性情绪注意偏向。

知觉加工：面孔和情绪姓名：赵佳娴学号：112032013054 班级：13心理摘要：目的考察对面部情绪的识别和加工是否受到加工时间的影响。

方法用E-prime软件编写程序，采用5点评价法来让被试对材料进行打分，对35名大学生的结果进行分析。

结果不同加工时间下，被试都能正确识别出不同的情绪面孔，且结果没有差异。

结论情绪信息的识别是相当快速的，基本与知觉信息的加工同步，能够在极短的时间里识别。

被试对面部情绪的识别和加工不会受到加工时间的影响。

关键词：面孔识别情绪加工时间1 引言面部表情是指通过眼部肌肉、颜面肌肉和口部肌肉的变化来表现各种情绪状态。

达尔文在《人类和动物的情绪表情》一书中提出：不同的面部表情是天生的、固有的，并且能为全人类所理解。

即使是婴儿也能正确的识别和表现出愉悦、伤心、愤怒等表情。

识别他人情绪的能力对于种族的生存具有重要意义，能否正确的识别他人的情绪面孔并对其做出反应，在一定程度上反映了个体社会交往能力的发展情况，并关系到个体社会交往、沟通的成败。

因此，研究情绪面孔的识别有重要的意义。

情绪产生于对刺激情境或对事物的评价，情绪的产生受到环境事件、生理状况和认知过程三种因素的影响，其中认知过程是决定情绪性质的关键因素。

前人对此有许多不同理论。

美国心理学家阿诺德（M. R. Arnold）在20世纪50年代提出了情绪的评定－兴奋学说。

这种理论认为，刺激情景并不直接决定情绪的性质，从刺激出现到情绪的产生，要经过对刺激的估量和评价，情绪产生的基本过程是刺激情景——评估——情绪。

同一刺激情景，由于对它的评估不同，就会产生不同的情绪反应。

20世纪60年代初，美国心理学家沙赫特（S.Schachter）和辛格（J.Singer）提出，对于特定的情绪来说，有两个因素是必不可少的。

第一，个体必须体验到高度的生理唤醒，如心率加快、手出汗、胃收缩、呼吸急促等；第二，个体必须对生理状态的变化进行认知性的唤醒。

一个关于姓名和面孔记忆的实验RUSSELL L. GOULD，卡内基理工学院，匹兹堡，宾夕法尼亚州在社会上及业务中，住以前遇见的人的名字和面孔的能力，是非常可取的，有时是绝对必要的。

几乎每一个组织销售的增长在很大程度上取决于通过推销员辐射的客户。

一个推销员不能叫出他客户的名字，他就不能给客户留下一个好印象，他可以使用了一份备忘录，添加任何他可能再看到的客户记忆，几乎总是留给有准备的人的。

可能会在火车或在大街上意外地遇到客户，这就需要立刻回忆起姓名，立即介绍给第三人。

没有必要更多的强调姓名记忆的重要性，本报告将提出一项已经做了的试验，去找一个出一种发现在问题中能力的存在性的手段。

测试由合适的100人的大约两寸的图片组成，这些图片是从一所大学手机的，并在排列贴在一张大表。

这些照片是连续编号从1到100。

这些照片是每20张粘贴在一个面积较小的卡上，每张图片都被被以一个普通的名字命名。

不使用姓，也不使用于任何妇女的图片。

这个题目指示如下：“您会在五分钟内的看到20个人的照片，每个人的名字在他的照片下面，你将看到的100个人的照片，其中有你之前看到的20个人的照片。

您会被要求竟可能多的再认出这些照片并给他们命名“对于面孔的再认和命名没有时间限制，这个实验还允许不止一次的回头去看图片。

如果一个面孔在两次命名中不一样，这没有问题，最后一个回答会被记录下来。

实验结果只会告诉正确再认和命名的数目，而不记录错误的。

在得分，5分是正确命名一个面孔，1分是正确再认一个面孔但没有命名。

最高分数的可能性是100分。

每一个错误再认的分数都会被扣除。

在进一步工作中，20个再认中，没有对错误的惩罚是允许的。

在这种评分基础上，72名被试的得分在在10至92分之间。

第一个问题是关于测试的可靠性，并衡量其重测信度。

研究对象为心理学家和大学生。

在二个试验中，另外不同的20照片被用到，并且名称也与原来的不一样。

在两个试验之间的皮尔逊相关性系数是.78。

面孔知觉中特征、结构和整体加工策略的眼动研究一、本文概述本文旨在探讨面孔知觉中的特征、结构和整体加工策略，并通过眼动研究的方法深入解析这些策略在面孔识别过程中的作用。

面孔知觉是人类社交互动中至关重要的能力，它涉及到对面孔特征的提取、面孔结构的解析以及对面孔整体形象的认知。

本文将从眼动研究的角度出发，分析这些加工策略在面孔知觉中的运作机制，以期揭示面孔识别的心理过程和神经机制。

在面孔知觉的研究中，特征加工策略指的是对面孔各个局部特征的关注和处理，如眼睛、鼻子、嘴巴等；结构加工策略则侧重于对面孔内部各特征之间关系的理解和分析；而整体加工策略则强调对面孔整体形象的感知和识别。

本文将通过眼动追踪技术，记录被试在观察面孔时的眼球运动轨迹，分析他们在不同加工策略下的视觉注意分配和加工方式。

通过本文的研究，我们期望能够更深入地理解面孔知觉的加工机制，揭示不同加工策略在面孔识别中的作用和相互影响。

本文的研究结果也将为面孔识别技术的改进和应用提供理论支持和实践指导。

二、研究方法本研究旨在深入探究面孔知觉过程中特征、结构和整体加工策略的眼动特征。

为此，我们设计了一系列实验，结合眼动追踪技术和先进的图像处理技术，以揭示面孔识别过程中的视觉注意分配和加工策略。

我们采用了三种不同的面孔处理任务：特征识别、结构识别和整体识别。

在每种任务中，都向参与者展示了经过特殊处理的面孔图片，以突出或隐藏面孔的特定信息。

例如，在特征识别任务中，我们使用了经过模糊处理的面孔图片，仅保留眼睛、鼻子和嘴巴等特征信息；在结构识别任务中，我们改变了面孔特征间的相对位置，以考察参与者是否能根据结构信息识别面孔；在整体识别任务中，我们展示完整的面孔图片，要求参与者进行整体识别。

眼动追踪技术在本研究中扮演了关键角色。

我们使用先进的眼动追踪设备，实时记录参与者在完成各项任务时的眼动数据，包括注视点位置、注视时间、眼跳轨迹等。

这些数据能够直观地反映参与者在面孔识别过程中的视觉注意分配情况。

面孔再认能力性别差异的实验研究吕勇;于乐;刘亚平【摘要】采用"学习-再认"范式,以有或无外部特征的不同性别面孔照片为材料,研究面孔记忆的性别差异,结果表明:(1)有外部特征时,女性被试对不同性别面孔的记忆成绩均好于男性被试;无外部特征时,女性被试与男性被试的记忆成绩不存在性别差异;(2)比起男性照片,女性可记忆更多的女性照片,表明女性在面孔记忆中存在自我性别偏见;男性也是可记忆更多的女性照片,存在反向的性别偏向;(3)无论被试性别和照片性别,均是有外部特征的面孔照片的记忆效果更好;有外部特征的情况下,女性的自我性别偏见更明显.【期刊名称】《心理与行为研究》【年(卷),期】2010(008)001【总页数】5页(P18-22)【关键词】面孔加工;性别差异;自我性别偏见;记忆能力【作者】吕勇;于乐;刘亚平【作者单位】天津师范大学心理与行为研究院,天津,300074;天津师范大学心理与行为研究院,天津,300074;天津师范大学心理与行为研究院,天津,300074【正文语种】中文【中图分类】B842.11 问题提出记忆能力是人的重要认知功能，是心理学研究中得到最多探讨的领域，其中关于记忆能力性别差异的研究一直引人关注。

大量研究证实，男性和女性在空间记忆、言语记忆等方面确实存在差别。

目前，记忆能力的性别差异及其与性激素和脑结构等的关系仍然是有待于进一步研究的课题 [1]。

许多研究显示，当记忆的材料涉及人自身的时候，往往会产生一些特殊的现象，自我记忆效应（self-reference effect，SRE）即是其中一例。

例如，当人考虑某些词汇是否适合形容自己（“可以用‘固执’来描述你吗？”）后，会比一般的词义加工（“‘固执’与目前的社会期望一致吗？”）后有更好的记忆效果 [2]。

近年的研究发现，即使记忆的内容没有涉及个人，只是涉及到个人所在的群体时，记忆成绩也会受到影响。

相对于群体外成员，人们一般能更好地记忆自己群体成员，这被称为自我群体偏见（own-group bias）。

第一章前言第一节课题背景一课题的来源随着安全入口控制和金融贸易方面应用需要的快速增长，生物统计识别技术得到了新的重视。

目前，微电子和视觉系统方面取得的新进展，使该领域中高性能自动识别技术的实现代价降低到了可以接受的程度。

而人脸识别是所有的生物识别方法中应用最广泛的技术之一，人脸识别技术是一项近年来兴起的，但不大为人所知的新技术。

人们更多的是在电影中看到这种技术的神奇应用：警察将偷拍到的嫌疑犯的脸部照片,输入到电脑中，与警方数据库中的资料进行比对，并找出该嫌犯的详细资料和犯罪记录。

这并非虚构的情节。

在国外,人脸识别技术早已被大量使用在国家重要部门以及军警等安防部门。

在国内,对于人脸识别技术的研究始于上世纪90年代,目前主要应用在公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等领域.二人脸识别技术的研究意义1、富有挑战性的课题人脸识别是机器视觉和模式识别领域最富有挑战性的课题之一,同时也具有较为广泛的应用意义。

人脸识别技术是一个非常活跃的研究领域,它覆盖了数字图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络、心理学、生理学、数学等诸多学科的内容.如今,虽然在这方面的研究已取得了一些可喜的成果，但是FRT在实用应用中仍面临着很严峻的问题，因为人脸五官的分布是非常相似的，而且人脸本身又是一个柔性物体，表情、姿态或发型、化妆的千变万化都给正确识别带来了相当大的麻烦。

如何能正确识别大量的人并满足实时性要求是迫切需要解决的问题。

2、面部关键特征定位及人脸2D形状检测技术在人脸检测的基础上，面部关键特征检测试图检测人脸上的主要的面部特征点的位置和眼睛和嘴巴等主要器官的形状信息。

灰度积分投影曲线分析、模板匹配、可变形模板、Hough变换、Snake算子、基于Gabor小波变换的弹性图匹配技术、主动性状模型和主动外观模型是常用的方法。

可变形模板的主要思想是根据待检测人脸特征的先验的形状信息，定义一个参数描述的形状模型，该模型的参数反映了对应特征形状的可变部分，如位置、大小、角度等，它们最终通过模型与图像的边缘、峰、谷和灰度分布特性的动态地交互适应来得以修正。

第1篇一、实验目的1. 了解人脸识别的基本原理和流程。

2. 掌握人脸识别算法的实现和应用。

3. 分析不同人脸识别算法的性能和优缺点。

4. 评估人脸识别技术在实际应用中的可行性和效果。

二、实验环境1. 操作系统：Windows 10/Ubuntu 18.042. 编程语言：Python3. 开发工具：PyCharm/VS Code4. 库：OpenCV、dlib、TensorFlow、Keras等5. 硬件要求：CPU：Intel Core i5以上；内存：8GB以上三、实验内容1. 人脸检测2. 特征提取3. 人脸识别4. 性能评估四、实验步骤1. 人脸检测- 使用OpenCV或dlib库实现人脸检测功能。

- 预处理输入图像，如灰度化、缩放、裁剪等。

- 运用人脸检测算法（如Haar cascades、SSD、MTCNN等）进行人脸定位。

- 输出检测到的人脸位置信息。

2. 特征提取- 使用深度学习或传统方法提取人脸特征。

- 深度学习方法：使用卷积神经网络（CNN）提取人脸特征，如VGG、ResNet 等。

- 传统方法：使用LBP、HOG、PCA等算法提取人脸特征。

- 将提取到的特征进行归一化处理。

3. 人脸识别- 使用训练好的模型进行人脸识别。

- 将提取到的人脸特征与数据库中的特征进行比对。

- 根据比对结果判断是否为同一个人。

4. 性能评估- 使用测试集评估人脸识别算法的性能。

- 计算识别准确率、召回率、F1值等指标。

- 分析不同算法的性能和优缺点。

五、实验结果与分析1. 人脸检测- 比较不同人脸检测算法的检测速度和准确率。

- 分析算法在不同光照、姿态、表情等条件下的表现。

2. 特征提取- 比较不同特征提取方法的提取效果。

- 分析特征提取对识别性能的影响。

3. 人脸识别- 计算识别准确率、召回率、F1值等指标。

- 分析不同算法的识别性能。

1. 总结实验过程中遇到的问题和解决方法。

2. 分析实验结果，得出实验结论。

人脸检测实训内容及过程简易
人脸检测实训通常涉及以下几个关键步骤：
1. 数据收集：首先，需要收集用于训练的人脸数据。

这些数据可以来自各种不同的来源，例如公共数据库、个人照片库或者实时视频流。

确保数据集具有足够的多样性和代表性，以便算法能够准确识别各种不同的人脸特征。

2. 预处理：对收集到的图像进行必要的预处理，包括灰度化、大小归一化等。

这些步骤可以帮助提高人脸检测的准确性和效率。

3. 特征提取：使用适当的算法从图像中提取特征。

这可以基于手工设计的特征（如Haar特征）或基于深度学习的特征（如卷积神经网络）。

4. 训练分类器：使用提取的特征和标记的人脸/非人脸数据集训练分类器。

这通常涉及选择一个适当的机器学习算法（如Adaboost、随机森林等）并对其进行调整以获得最佳性能。

5. 检测阶段：在测试阶段，将分类器应用于输入的图像，以检测和定位人脸。

这可能涉及滑动窗口方法或使用更复杂的算法，如深度学习方法。

6. 结果评估：最后，评估检测算法的性能，例如通过计算准确率、召回率、F1分数等指标。

根据评估结果，可能需要进行进一步的调整和优化。

在整个实训过程中，理解和应用适当的机器学习算法是关键。

此外，由于人脸检测是一个具有挑战性的任务，需要仔细调整和优化算法参数以获得最佳性能。

同时，实时性和准确性也是需要考虑的重要因素，特别是在实际应用中。

首先 ，面 孔 中所 包 含 的一个 重 要 信 息就 是 性 别 。人类 世 界 存 在 着 两 种 性 别 ， 并 且 从 怀 胎 开 始 ，即将 诞 生 的 新 生 命 的性 别 就 已经注 定 了 。性 别 差 异 问题 一 直 是 人 们 理 论 与 应 用 研 究 中 的 重 点 问题 ，在 面 孔 识 别 研 究 中 也 是 不 例 外 的 ，不 同 性 别 的人 对 面 孔 记 忆 的 能 力 是 一 样 强 的 吗 ？另 外 ，所 识 记 的人 类 面 孔 也 如 人 类 自身 性 别 一 样 ，分 为 男 性 、女 性 两 种 。对 面 孔 性 别 的判 断 是 一 个 极 其 快 速 并 有 其 特 殊 效 用 的过程 。人 类 很 善 于辨 别 面孔 的性 别 ，其 中一个 原 因就 是 面 孔 本 身 所 带有 的生 物 学 信 息 已经 足 够 被 试 对 面 孔 的 性 别 进 行 有 效 分 类 。那 么 ，研 究 不 同性 别 面 孔 的 识 别 ，人 们 的 记 忆 能 力 是 趋 于 一 致 的 吗 ？另 外 ，不 同 性 别 的 人 对 不 同 性 别 面 孔 再 认 存 在 的 差 异 ，是 先 天 因 素 和 后 天 因 素 共 同造 成 的 。不 同 的 文 化 背 景 ，幼 儿 教 养 方 式 不 同 、与 异 性 接 触 的 频 率 可 多 可 少 、性 别 角 色 培 养 模 式 不 同 ，这 些 影 响 了人 们 对 于 面 孔 的识 别 效 果 ，也 就 是 说 文 化 效 应 是 存 在 于 面 孔 识 别 中 的 ，它 会 造 成 不 同人 对 不 同 面 孔 的 认 知 差 异 。故 研 究 中 国文 化 背 景 中 的 面 孔 认 知 能 力 ，尤 其 是 其 中的性别 效应 ，有 一举 多得 的作用 ，补充认知知识 ，丰 富文化 效应 。

面部表情识别实验报告面部表情识别实验报告作者：王顺兰学号：222021********* 西南大学政治与公共管理学院重庆 400715摘要：被实验将14名被试分为两组进行表情认知的实验，实验目的在于通过实验了解面部表情认知的基本特征，结果分别统计两组被试对各种面部表情正确判断的百分数，并对两组判断的平均正确率进行显著性检验，表明差异显著。

对表情的认知符合“面部肌肉运动模式作为情绪标志的根据”这一论断，也符合面部动作编码系统。

关键词：情绪表情认知线索一、实验目的与器材实验目的：通过实验了解面部表情认知的基本特征。

实验器材：JGW－B型心理实验台速示器单元，记录用纸（2种，一为白纸，另一种为事先编制好编号与描述各种表情的语词的记录纸）面部表情卡片6张注视点卡片１张二、实验程序接通电源，打开速示器开关，灯亮。

在“工作方式”栏，选择Ａ为“定时”，Ｂ为“背景”，选“Ａ－Ｂ”顺序方式；“时间选择栏”，A定为“５000”，B选为“背景”。

被试坐在桌前观察窗口，两眼注视中心；注视点卡片输入B视场，表情卡片依次输入Ａ视场。

将全体被试分为相等的２个组，Ａ组被试发给事先编好的记录纸。

指导语：请你一张一张的看一些与记录纸上情绪是一致的表情图片，你判断是那种表情，就在相应的位置“√”。

Ｂ组发给一张白纸，指导语：看表情图片描述为何种表情，并按呈现顺序写在白纸上。

两组被试呈现卡片的顺序相同。

并且不允许两组之间互通信息。

每个被试测试完毕后，主试询问他们是用什么辅助方法判断表情的？ A:模仿面部表情并体验 B:想象适合面部表情的情绪 C:联想过去的经验 D:其他程序和线索三、实验结果分别统计两组对面部表情正确判断的百分数并对两组判断的平均正确率进行显著性检验表情认知的线索如下表表1：组一的实验结果组一 1 2 3 4 5 6 7 平均正确个数 6 6 6 6 3 6 6 5.5百分比 100% 100% 100% 100% 50% 100% 100% 91.7%表2：组二的实验结组二 1 2 3 4 5 6 7 平均正确个数 1.5 2.5 4.5 / 2.5 4 0.5 2.5百分比 25% 41% 75% / 41% 66% 8% 41%1.对两组判断的平均正确率进行显著性检验，差异显著。

一、实验背景随着科技的飞速发展，人工智能技术在各个领域得到了广泛应用。

人脸识别作为生物识别技术的重要组成部分，因其非接触性、便捷性、安全性高等特点，在安防、金融、医疗等多个领域具有广阔的应用前景。

为了深入了解人脸识别技术，本实验对多种人脸识别方法进行了探究和实验分析。

二、实验目的1. 了解人脸识别技术的基本原理和发展历程。

2. 掌握常见的人脸识别方法及其优缺点。

3. 通过实验验证不同人脸识别方法的识别效果。

4. 分析人脸识别技术所面临的挑战和未来发展趋势。

三、实验内容本实验主要探究以下几种人脸识别方法：1. 局部二值模式（LBP）2. 线性判别分析（LDA）3. 主成分分析（PCA）4. 支持向量机（SVM）四、实验方法1. 数据准备：收集一组人脸图像，包括正面、侧面、不同光照条件等，用于训练和测试。

2. 特征提取：采用LBP、LDA、PCA等方法对人脸图像进行特征提取。

3. 模型训练：使用SVM等分类算法对提取的特征进行训练，建立人脸识别模型。

4. 模型测试：将测试集图像输入训练好的模型，进行人脸识别，并计算识别准确率。

五、实验结果与分析1. LBP方法：LBP方法具有计算简单、特征提取速度快等优点，但识别准确率相对较低。

2. LDA方法：LDA方法能够有效降低特征维度，提高识别准确率，但计算复杂度较高。

3. PCA方法：PCA方法能够提取人脸图像的主要特征，提高识别准确率，但对光照变化敏感。

4. SVM方法：SVM方法在人脸识别领域具有较好的性能，但需要选择合适的核函数和参数。

六、实验结论1. LBP、LDA、PCA等方法在人脸识别领域具有一定的应用价值，但各有优缺点。

2. SVM方法在人脸识别领域具有较好的性能，但需要根据具体问题选择合适的核函数和参数。

3. 人脸识别技术仍面临诸多挑战，如光照变化、姿态变化、遮挡等问题。

七、实验展望1. 探索更高效、准确的人脸识别方法，如深度学习方法。

2. 研究人脸识别技术在更多领域的应用，如安防、金融、医疗等。

一、实验目的本实验旨在探究人类对面孔的辨别能力，以及不同条件下辨别效果的影响。

通过实验，了解个体在识别熟悉与陌生面孔、不同表情和光照条件下的辨别准确率，从而为心理学研究提供实证数据。

二、实验方法1. 实验材料实验材料包括100张彩色照片，其中50张为熟悉面孔（实验者熟悉的亲朋好友照片），50张为陌生面孔（实验者不熟悉的人的照片）。

照片中的人物表情分为正常、微笑、哭泣三种。

2. 实验设计实验采用2（熟悉度：熟悉面孔 vs. 陌生面孔）× 3（表情：正常、微笑、哭泣）的混合实验设计，其中熟悉度和表情为自变量，辨别准确率为因变量。

3. 实验程序（1）实验者随机抽取50张熟悉面孔和50张陌生面孔，分别编号为1-50。

（2）将100张照片随机分为10组，每组10张，每组包含2张熟悉面孔和8张陌生面孔。

（3）实验者观看每组照片，并记录在规定时间内识别出熟悉面孔的准确率。

（4）实验重复3次，以确保实验结果的可靠性。

三、实验结果1. 熟悉度对辨别准确率的影响通过数据分析，我们发现熟悉面孔的辨别准确率显著高于陌生面孔（p < 0.05）。

这说明个体在识别熟悉面孔时具有更高的准确率。

2. 表情对辨别准确率的影响数据分析结果显示，不同表情面孔的辨别准确率存在显著差异（p < 0.05）。

在正常表情面孔中，辨别准确率最高；在微笑表情面孔中，辨别准确率次之；在哭泣表情面孔中，辨别准确率最低。

3. 熟悉度与表情的交互作用进一步分析发现，熟悉度与表情之间存在显著的交互作用（p < 0.05）。

具体表现为：在熟悉面孔中，正常表情面孔的辨别准确率最高，微笑表情面孔次之，哭泣表情面孔最低；在陌生面孔中，正常表情面孔的辨别准确率最高，微笑表情面孔次之，哭泣表情面孔最低。

四、讨论1. 熟悉度对面孔辨别准确率的影响实验结果表明，熟悉面孔的辨别准确率显著高于陌生面孔。

这可能是因为个体在面对熟悉面孔时，能够更好地提取和利用面部特征，从而提高辨别准确率。

第二课人脸识别教案第二课人脸识别教案。

人脸识别技术是一种通过对人脸图像进行识别和分析的技术，它可以用于识别个体身份、监控安全和提高生活便利性。

在当今社会，人脸识别技术已经被广泛应用于各个领域，如安防监控、手机解锁、支付系统等。

因此，了解人脸识别技术的原理和应用显得尤为重要。

本教案将介绍人脸识别技术的基本原理、应用场景以及相关的伦理问题，以帮助学生全面了解这一前沿技术。

一、人脸识别技术的基本原理。

1. 人脸图像的采集。

人脸识别技术首先需要采集个体的人脸图像。

这些图像可以通过摄像头、照片或视频等方式获取。

在采集图像的过程中，需要考虑光线、角度和表情等因素对图像质量的影响。

2. 人脸特征的提取。

采集到人脸图像后，需要对图像进行处理，提取出其中的人脸特征。

人脸特征通常包括面部轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等部位的位置和形状信息。

这些特征可以通过计算机视觉和图像处理技术进行提取。

3. 特征匹配和识别。

提取出人脸特征后，系统会将这些特征与已知的人脸特征进行匹配和比对，从而识别出个体的身份。

这一过程通常需要借助人工智能和机器学习算法来实现。

二、人脸识别技术的应用场景。

1. 安防监控。

人脸识别技术可以应用于安防监控系统中，用于识别和跟踪特定的人员。

这在公共场所、企业和政府机构的安保工作中起着重要作用。

2. 生物识别解锁。

手机、电脑等设备可以通过人脸识别技术进行解锁，提高设备的安全性和便利性。

这一应用场景已经成为了手机厂商的标配功能。

3. 支付系统。

人脸识别技术可以用于支付系统中，实现人脸支付功能。

用户可以通过人脸识别完成支付，无需使用现金或银行卡。

4. 医疗诊断。

在医疗领域，人脸识别技术可以用于诊断疾病和监测患者的生理指标。

例如，通过分析患者的面部表情可以判断其情绪状态和健康状况。

5. 教育管理。

学校和教育机构可以利用人脸识别技术对学生进行考勤和管理，提高教学管理的效率和准确性。

三、人脸识别技术的伦理问题。

1. 隐私保护。

面部表情控制对情绪面孔识别的影响
具身情绪观认为情绪是基于身体加工的,受到身体构造、身体活动、身体的感知觉及其经验的影响,而面部表情作为最常见的外显情绪表征,因此研究面部表情识别的影响因素,从而促进他人情绪的理解,对个体适应社会生活具有重要意义。

本研究在前人有关情绪具身性研究的基础上,探讨面部表情控制对情绪面孔图片识别的影响。

针对情绪面孔图片识别的情绪一致性效应、局部线索效应以及面部模仿效应,设计了实验一、实验二和实验三。

实验一和实验二的研究目的是探究具身行为下的情绪一致性效应。

所采用的实验材料为中国化面孔情绪图片系统,被试为60名重庆师范大学本科生和研究生,将被试分为积极具身行为组和消极具身行为组,通过积极与消极的面部肌肉控制方式引发相对应的具身情绪,并采用识别-判断范式让被试对情绪面孔图片进行识别和判断,研究面部表情控制下个体对情绪面孔图片识别的反应时和正确率。

实验三在实验一和实验二的基础上进行,继续探讨具身情绪下对面孔图片识别的干扰因素。

呈现材料来自中国化面孔情绪图片,将面孔图片分为上半部(眼部)以及下半部(嘴部),采用识别判断范式,考察具身情绪下,局部线索及面部模仿效应对情绪面孔识别的影响。

结论:(1)面部肌肉控制能够有效诱发被试情绪;(2)积极具身行为状态比消极具身行为状态,识别正性面孔图片更快,识别消极面孔图片更慢;(3)消极具身行为状态比积极具身行为状态,识别消极情绪更快,识别积极情绪更慢。

(4)识别正性面孔图片时,嘴部线索作用更大;识别负性图片时,眼部线索作用更大;(5)具身情绪下识别情绪面孔图片会受到面部模仿效应和局部线索的影
响。

面孔的认知与识别认知心理生理学(Cognitive psychophysiology)创造了许多实验方法研究正常人面孔认知的规律。

在左构脸和右构睑的研究中，发现了左侧脸负载着较多的信息；在正位脸和倒立脸的研究中，发现了面孔认知的翻脸效应；在面孔旋转的研究中，发现了心理旋转效应；在正常脸与重组脸的研究中，发现了面孔认知的拓扑编码规律；在熟悉脸与陌生脸的研究中，发现了不同的编码过程和脑网络。

这些研究表明，面孔认知过程至少包含7种编码：图形码、结构码、身份码、姓名码、表情码、面部言语码和视觉语义码；熟悉性判断、身份判断和姓名判断的反应时依次增长的事实，提示三者是顺序进行的信息加工过程；对熟悉人确认至少包括3种编码，即结构码、身份语义码和姓名码；对陌生人识别，则以图形码和视觉语义码为主的两种编码过程；在面孔识别中最普遍而共同的加工过程是并行处理，随加工深度要求不同，则有顺序的串行加工过程；各种编码过程中，均可并行同时提取许多特征，实现底-顶的加工策略，也存在着顶一底的语义指导加工策略。

总之，认知心理学发现的这些规律，对于深入研究人类信息加工的自动过程和控制过程的关系，提供了良好的前提。

心理生理学以脑事件相关电位为基础，吸收了认知心理学对面孔认知研究的理论与方法，形成了认知心理生理学的新研究领域。

文献中积累的事实表明，从简单描述的面孔图到真实面孔照片，随复杂性增加和要求记忆功能的参与，面孔刺激引出的ERPs中较长潜伏期成分增多，面孔与非面孔刺激的ERPs差异主要反映在潜伏期为250毫秒以前的成分，大体在140-240毫秒之间。

在熟悉人照片匹配实验中，不匹配时引起160毫秒以前的负波，以右半球为主；在照片的身份、职业匹配实验中，不匹配时则引起两半球广泛性不匹配负波；潜伏期约450毫秒。

我们实验室自1988年以来，研究了正常被试在面孔识别时的ERPs，发现以双关图为认知材料时，将其认知为面孔时比认知为非面孔时P2波的潜伏期加长，说明面孔认知比非面孔认知的加工过程复杂。

人脸识别教学设计一、引言人脸识别是一种基于人脸特征进行身份验证和识别的技术，近年来得到了广泛应用。

人脸识别的原理是通过摄像头采集人脸图像，然后提取出人脸的特征信息，并与数据库中的已知人脸特征进行比对，从而实现对身份的验证和识别。

本篇文章将探讨如何设计一节人脸识别教学课程，以帮助学生深入理解人脸识别技术。

二、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握人脸识别的基本原理和技术，并能够应用人脸识别技术解决实际问题。

具体的教学目标包括：1.了解人脸识别的基本原理和技术；2.掌握人脸图像的采集和预处理方法；3.掌握人脸特征提取和匹配算法；4.了解人脸识别的应用领域和发展趋势；5.能够使用开源人脸识别库进行实际应用开发。

三、教学内容1.人脸识别的基本原理和技术介绍人脸识别的基本原理，包括人脸图像的采集、预处理和特征提取等步骤。

然后，讲解人脸识别的常见算法，例如Eigenfaces、Fisherfaces和LBPH等算法。

2.人脸图像的采集和预处理方法讲解人脸图像的采集方法，包括使用摄像头采集静态图像和视频流。

然后，介绍人脸图像的预处理方法，例如人脸检测、对齐和归一化等。

3.人脸特征提取和匹配算法详细介绍人脸特征提取算法的原理和实现，例如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）等。

然后，讲解人脸特征匹配算法，例如欧氏距离和余弦相似度等。

4.人脸识别的应用领域和发展趋势介绍人脸识别在安全监控、人机交互和身份验证等领域的应用。

同时，讲解人脸识别技术的发展趋势，例如深度学习和多模态人脸识别等。

5.实际应用开发通过实例演示，教授学生如何使用开源人脸识别库进行实际应用开发。

包括人脸检测和识别的代码编写、数据集的准备和模型的训练等。

四、教学方法1.理论讲解通过幻灯片和白板等工具，讲解人脸识别的基本原理和技术。

同时，结合实际案例，让学生更好地理解和应用所学知识。

2.实践操作在计算机实验室或者提供虚拟环境的教室中，指导学生进行人脸图像的采集和预处理操作。