通常人的面部有43種不同的肌肉,它們可以在眼睛、眉毛、鼻子、嘴、下巴等處被激活,從而產生成千上萬種不同的表情。

研究中,加利福尼亞大學伯克利分校和谷歌的研究人員利用“深度神經網絡”人工智能機器,對社交媒體上約600萬段視頻中的面部表情進行分析。

這些視頻片段來自全球五大洲的144個國傢,內容涵蓋瞭各種事件下及不同年齡段人類的面部表情,例如觀看煙花、跳舞、安慰哭泣的孩子等。

通過使用人工智能機器提供的算法跟蹤瞭16種面部表情,這些表情往往與娛樂、憤怒、敬畏、專註、困惑、蔑視、滿足、欲望、失望、懷疑、興高采烈、興趣、痛苦、悲傷、驚喜和勝利等事件聯系在一起。

隨後,研究人員將面部表情與不同地區的背景和場景聯系起來,研究結果顯示,來自不同地球和文化背景的人在面對不同的社會場景和情感狀況時,大約70%的面部表情是相同的。

加利福尼亞大學伯克利分校的艾倫·科文(Alan Cowen)表示,這是首次在全球范圍內對日常生活下面部表情的分析研究 ,該研究表明人類普遍的感表達方式比之前許多科學傢想象的要豐富和復雜的多。

此外,該研究還發現面部表情中豐富的細微差別,包括與敬畏、痛苦、勝利和其他13種情感相關的微妙表情,在世界各地類似的社交場合都有使用。

例如,在視頻中,世界各地的人們在煙花表演時往往會敬畏地凝視;在婚禮上表現出滿足感;在武術表演時會皺起眉頭;在搖滾音樂會和舉重時,都會表現出痛苦的表情。

Source: m.cnbeta.com