摘要
微表情是一种持续时间极短、不易察觉的面部表情，能够揭示个体试图隐藏的真实情绪。
近年来，随着计算机视觉和机器学习技术的迅速发展，微表情识别作为情感计算领域的一个重要分支，受到了学术界和工业界的广泛关注。
本文首先介绍了微表情的定义、特征、产生机制以及识别的心理学依据，并对微表情数据库的构建难点、挑战和评价指标进行了探讨。
其次，本文综述了微表情识别的主要方法，包括基于人工特征的识别方法和基于深度学习的识别方法，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
然后，本文详细介绍了微表情识别的主要应用领域，涵盖了安全防控、临床医学诊断、人机交互体验等方面，并展望了其在其他领域的应用前景。
最后，本文总结了微表情识别研究面临的挑战，包括识别技术难点、跨领域识别问题、识别伦理问题等，并展望了未来的研究方向。
关键词：微表情识别；深度学习；人工特征；应用领域；研究挑战
1.1微表情
微表情是一种持续时间极短（通常在1/25秒到1/5秒之间）、不易察觉的面部表情，能够揭示个体试图隐藏的真实情绪[1]。
与普通表情相比，微表情具有以下特点：
持续时间短：通常只有几分之一秒，难以被肉眼捕捉。
运动幅度小：表情变化细微，需要高精度的仪器才能捕捉到。
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