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3~6岁自闭症儿童面部表情识别的眼动实验
目的:探讨3~6岁自闭症儿童面部表情识别的影响因素.方法:采用眼动技术,观察高言语水平组与低语言水平组对不同情绪类型的陌生者面部表情和熟悉者面部表情图片的注视情况.结果:①在注视时间、注视点个数、注视率3项因变量指标上,言语能力的主效应均不显著(P>0.05);②在注视点个数以及注视率上,表情性质的主效应显著(F=6.35,3.97;P<0.05);③在注视时间上,面孔分区与熟悉度的交互作用显著(F=6.43,P<0.05);④在注视点个数和注视率上,熟悉度与表情性质的交互作用显著(F=4.29,P<0.05;F=6.73,P<0.01).结论:言语能力对自闭症儿童面部表情识别的影响较小;自闭症儿童对熟悉面孔的识别能力较好;自闭症儿童整体表现出对积极表情和消极情表情的注意偏好.
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社会性发展延缓大学生对面部表情识别的实验研究
目的:考察社会性发展延缓大学生对面部表情图片识别的特点.方法:在福州市3所高校中筛选出72名大学生,社会性发展延缓组和正常组各36人.在中国面孔表情图片系统(CAFPS)中选取54张标准化的图片为实验材料,两组分别完成面部表情识别任务.结果:延缓组对正性、负性面部表情识别正确率均低于正常组(均P＜0.05);延缓组识别正性面部表情的正确率高于负性面部表情(P＜0.05),而正常组识别正、负性面孔表情图片的正确率差异无统计学意义(P＞0.05).延缓组对高兴、惊奇、悲伤、愤怒、恐惧表情识别的正确率均低正常组(均P＜0.05),而在兴奋表情上的正确率差异无统计学意义(P＞0.05).结论:社会性发展延缓大学生对面部表情图片的识别能力差于社会性发展正常大学生.
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基于面部动作单元组合特征的表情识别
人脸表情可以被看作是由面部表情编码系统(FACS)定义的不同面部运动单元的组合.不同于人脸图像的灰度、纹理等表象特征,基于面部运动单元的表情混合特征能够更准确地描述表情,然而,面部运动单元很难精确定位,为了避免这个问题.在前人的工作中通过将图像分成许多子块,并从子块中提取面部运动单元信息来组成基于面部运动单元的表情成分特征.在此基础上.本文首先通过对人脸图像的眼睛和口部作粗定位,接着根据眼睛和口部的水平位置,提取眼睛区域、口部区域和鼻子区域的图像子块,然后对每个子块提取Haar特征,并采用错误率小策略从这些子块中选出面部运动单元组合特征,后使用组合特征进行学习得出弱分类器,并嵌入到Boost学习结构中构造出强分类器.通过在Cohn-Kanada数据库上的测试,证明本文的方法能够取得很好的表情分类效果.
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精神分裂症首次发病患者面部表情识别障碍事件相关电位研究进展
精神分裂症患者常常表现为情感平淡、情感生硬或者不正确的情感,即情绪的表达与内心的想法不一致,这些症状统称为情绪处理障碍.精神分裂症情绪处理障碍包括对面部情绪、图片、口头信息或其他信息的处理障碍,其中面部表情识别障碍是近20年来被公认的精神分裂症主要的、广泛的情绪处理障碍表现之一.目前,对精神分裂症情绪识别方面的研究越来越多,Hoeker在2007年的研究中将情绪的识别分为面部表情识别和声音情绪识别,目前多集中在对面部表情的识别上.虽然面部表情识别障碍在精神分裂症患者的研究中不断被报道,如Obayashi等[1]的研究显示,这可能是精神分裂症患者对面部结构信息处理障碍所致,Herrmann等[2]的研究显示,这可能与精神分裂症患者早期的视觉处理障碍有关,但是其确切的机制还不明确.
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听力障碍儿童情绪理解能力研究
目的：探讨听障儿童的情绪理解能力。方法对32名听障儿童和18名健听儿童进行表情分类任务、表情指认任务、情绪情境任务测查。结果听障儿童在表情分类F（1,49）=9.601，P=0.003、表情指认F（1,49）=7.958，P=0.007、情绪情境F（1,49）=48.731，P=0.000三方面的表现均低于健听儿童。结论听障儿童的情绪理解能力评估及干预工作要引起康复工作者的关注。
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社交恐惧症患者社交焦虑、惧怕否定评价与面部表情识别相关性分析
目的 分析社交恐惧症患者面部表情识别能力和社交焦虑、惧怕否定评价与面部表情识别相关性.方法 采用社交焦虑量表、惧怕否定评价量表、面部表情强度识别测试分别对30例门诊社交恐惧症患者及30名正常人进行测定,并用独立样本的t检验对2组间结果进行比较,用相关分析分析三者之间的相关性.结果 社交恐惧组在面部识别正确数上与对照组差异无统计学意义(P＞0.05),社交恐惧组在面部正确反应时比对照组反应时要短(P＜0.05);同类表情强度识别在2组间的正确数差异无统计学意义(P＞0.05);社交恐惧被试对“高兴”的正确数要多于其他表情的正确数(P＜0.05),其他表情之间差异无统计学意义;对照组组内对“高兴”的正确数同样要多于其他表情正确数(P＜0.05),对“害怕”的准确数除了与“鄙视”的表情差异无统计学意义外,正确数要少于其他4种表情(P＜0.05);用皮尔逊相关分析对三者进行两两相关分析可得:表情强度识别与社交焦虑程度相关系数(r =0.24,P=0.32)、表情强度识别与惧怕否定的相关系数(r=-0.10,P=0.68),2组相关系数均无统计学意义(P＞0.05);社交焦虑与惧怕否定之间呈正相关,且有统计学意义(r=0.59,P＜0.05).结论 社交恐惧症患者面部表情识别能力无下降,不存在面部表情的注意加工偏向;社交焦虑与面部表情识别能力、惧怕否定与面部表情识别能力不存在相关性.
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中美两国6种基本面部表情识别的跨文化研究
目的 对中美两国健康成年人对愉快、愤怒、恐惧、悲伤、厌恶和中性6种情绪面部表情的识别率进行跨文化研究.方法 对82名中国健康志愿者和61名美国健康志愿者进行情绪面孔识别测试.结果 中国人对厌恶、恐惧和愉快表情的识别率明显低于美国人,美国人对于男性愤怒和女性悲伤面孔的识别率显著高于中国人.结论 了解情绪面孔识别的文化差异和相容性,可以使我们更好地揭示人类共同的情绪产生的物质基础,并帮助我们更好地理解不同背景下人类的行为.
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男性精神分裂症患者面部表情识别功能障碍的初步研究
目的:探讨男性精神分裂症患者面部表情识别功能特征及与疾病症状间的关系.方法:选择42例精神分裂症男性住院患者以及年龄、受教育年限与之相匹配的37名正常对照,采用中国面部表情视频系统(CFEVS)作为刺激实验材料,比较两组的面部表情识别功能,采用阳性与阴性症状量表(PANSS)评定精神症状.结果:男性患者识别各种面部表情的反应时间延长且正确率比正常组低,在识别中性表情时的表现差;识别面部表情正确率与阳性症状严重程度呈负相关,与发病年龄、病程及阴性症状之间未发现联系.结论:男性精神分裂症患者存在明确的面部表情识别功能障碍,尤其辨别中性表情困难;该障碍呈非进行性特征,与阳性症状相关.
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双相障碍患者面部表情识别的脑功能研究现状
简述双相障碍患者面部表情刺激的脑功能研究现状.
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精神分裂症患者面部表情识别障碍的研究
精神分裂症情绪处理障碍包括对面部情绪、图片、口头信息或者其他信息的处理障碍,其中面部表情识别障碍是近20年来被公认的精神分裂症主要的、广泛的情绪处理障碍表现之一~([1]).面部表情识别是情绪感知的一种,而情绪感知是社会认知的表现之一~([2]),社会认知与社会功能的各个方面有着密切的联系,社会功能包括独立生活的技巧、人际交流的技巧、在团体中所起的作用等.目前,对精神分裂症情绪识别方面的研究越来越多,Hoeker等~([3])研究中将情绪的识别分为面部表情识别和声音情绪识别,目前多集中在对面部表情的识别上.虽然面部表情识别的障碍在精神分裂症患者的研究中不断被报导,Chambon等~([4])提出这可能是精神分裂症患者对面部结构信息处理障碍所致,但是其确切的机制还不明确,本文主要对近5年来精神分裂症面部表情识别障碍方面的研究做一综述.
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正常成人面部表情情绪识别的脑功能磁共振初步研究
目的 初步探讨正常成人面部表情识别的神经基础,为神经心理学研究提供实验依据.资料与方法 利用1.5 TGE Signa HD磁共振成像系统检测24名(男、女各12名)健康自愿者识别喜悦、愤怒及悲伤三种表情所产生的脑血液动力学响应,采用SPM2软件对原始数据进行预处理及统计分析,获得脑功能区激活图.统计分析采用SPM2基本模型中的单样本t检验进行组分析.结果 在终纳入的22名被试者中,前额叶及边缘系统在不同表情加工整合过程中均有激活,而在不同的面部表情加工中又存在不同通路.识别喜悦表情时,主要通路为“额叶-左侧杏仁核-左侧扣带回”;识别愤怒表情时,主要通路为“额叶-双侧杏仁核-双侧扣带回”;识别悲伤表情时,主要通路为“额叶-右侧杏仁核-双侧扣带回”.表情识别神经基础的性别差异并不明显,只有在识别喜悦及悲伤两种表情时,女性的杏仁核激活强度及范围较男性大,另外,当男性识别喜悦及悲伤表情时,海马及海马旁回才明显激活.结论 在正常人不同效价表情的识别加工过程中,各脑区功能上并不是相互独立的,而是由多个区域协同完成.其中前额叶、杏仁核、扣带回及基底节等是其加工中的重要结构.不同表情情绪的加工整合过程既有共同的神经基础,又有其独特的整合特点.
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孤独症谱系障碍眼动研究的新进展
孤独症是一种以社会交往障碍、言语交流障碍、兴趣范围狭窄,行为刻板重复为核心特征的广泛性发育障碍.本文从面部表情识别、对社会场景的注视以及孤独症广泛表型三个方面,对孤独症谱系障碍研究中运用眼动技术的文献进行梳理,阐述其主要研究发现.
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ASD与ADHD患儿基本面部表情识别特点研究
目的 测试孤独症谱系障碍(ASD)儿童、注意力缺陷多动障碍(ADHD)儿童和正常儿童对基本面部表情的识别能力,探讨孤独症谱系障碍儿童面部表情识别障碍特点.方法 采用计算机系统对32例ASD儿童和32例ADHD儿童和32例正常儿童进行测试,以反应时长、正确率为分析指标,三组儿童在发展年龄上进行匹配.结果 1)ASD组和ADHD组相比,两组对高兴、愤怒情绪的注视时间差异无统计学意义(t=1.04、0.16,P＞0.05);ASD组对悲伤、惊讶、恐惧的注视时间均短于对ADHD组,差异有统计学意义(t=1.83、1.79、2.96,P＜0.05).ASD组和ADHD组对各表情的平均注视时间均短于正常组,差异有统计学意义(P＜0.05);2) ASD组对高兴、愤怒识别正确率与正常组比较差异无统计学意义(x 2 =0.318、0.067,P＞0.05);ASD组的悲伤、惊讶、恐惧的识别率低于正常组(x2=0.428、8.532、5.455,P＜0.05);ADHD组仅对恐惧的识别率低于正常组(x2=5.406,P＜0.05);ADHD对其他几种情绪的识别率与正常组比较差异无统计学意义(P＞0.05).结论 ASD儿童的面部表情识别障碍不仅仅源于视觉注意减少;ASD患儿的情绪识别障碍主要体现在对悲伤、惊讶、恐惧的情绪的识别中,对高兴、愤怒的识别率相对较高.
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0～1岁婴儿面部表情识别与情绪调节的发展
婴儿的面部表情识别能力大约开始出现于3个月大时,同时,早期的情绪调节行为也开始发展.在生命早期的7～8个月时,婴儿开始理解表情的情感意义,归类识别积极和消极情绪.到1岁末,随着婴儿生理的成熟和能力的发展,其情绪调节能力会更加具有目的性和社会性.
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面部表情识别与面孔身份识别的独立加工与交互作用机制
面孔识别功能模型认为,面部表情识别与面孔身份识别是两条独立的并行路径.以往诸多研究者都认可并遵循二者分离的原则.但近期研究表明,面部表情识别与面孔身份识别存在交互作用.首先总结和分析已有的面部表情识别的研究成果,评述神经心理学与认知神经科学研究中的论争,然后介绍人脸知觉的分布式神经机制以及相关的实验证据,后提出面部表情识别与面孔身份识别的多级整合模型,并展望研究前景.
