2012年，西班牙政府面临财政危机，全面加税 。一家名为 Teatreneu 的巴塞罗那喜剧俱乐部因此流失了三分之一的夜场观众，无奈之下只得接受麦肯广告的建议，门票免费但按照看时的笑容数收费 。即使 80 个笑容封顶，客源还是提高了 35%，收入也提升不少 。
负责识别、计数笑容的设备与技术来自一家叫做 Affectiva的公司，这家公司上月刚刚完成 1400 万美元 D 轮融资 。在 “情感计算”(Affective Computing) 这条赛道上，他们并不孤单，近几年来全球已经涌现出了几十家创业公司 。而随着移动终端普及、计算性能提升，素材库不断丰富，或许这条赛道上还会涌现出更多惊艳的产品与公司 。连 Google 的前副总裁、卡耐基梅隆大学计算机科学学院院长 Andrew Moore 都表示，2016年 是机器情绪识别的分水岭 。
以下为正文 。

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6月12日，奥兰多枪击案，50 人死亡，53 人受伤，涉及到控枪、种族、同性恋、反恐等敏感话题 。在一个摄像头遍布的世界里，我们存储了大量的影响数据，却未加利用 。如果机器能帮我们自动阅读这些监控数据，分析出来对这些敏感问题极为反感甚至愤怒的人群，加以关注、预警，这样的悲剧是否能避免呢？
仅从技术的角度考虑，这并非天方夜谭、不可实现 。让机器懂得人类情绪，已有多年的研究 。而自 1997年MIT 媒体实验室的 Rosalind Picard 教授提出 “情感计算” 一词，帮助计算机识别、理解、表达和适应人的情感，赋予机器更高的、全面的智能，还成就了不少初创公司 。
或许几年之后，当我们回放《Lie to Me》这部美剧时，都要吐槽 “为什么还有博士要做这个，让计算机做不就好了么？”

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喜怒不形于色，是中国人追求的境界之一 。但这可能仅仅是一种理想状态 。心理学家 Paul Ekman（Lie to me 的主人公原型）的研究已经证明，无论人的性别、年龄、文化背景，都具有六种基本的情感，即愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤和惊讶，且都会在每个人了脸上无差别的呈现出来 。就像《Lie to Me》里演的那样，如果一个人对你笑的时候只牵动了颧大肌，那么这八成是假笑，因为一个真诚的笑容除了颧大肌以外眼轮匝肌也会被牵动 。
致力于解析这些情绪，Ekman 博士将他们分解成 46 个独立动作，汇编了一套面部动作编码系统，就是举世闻名的 FACS 系统 。这也奠定了机器表情识别领域研究和应用的基础 。Lie to me 里的故事，总是扣人心弦，但真实的世界里，这种 “读心术” 被广泛应用，从商业到安防、医疗 。不同的是，这里没有 Dr. Cal Lightman，只有一台台高速运转的计算机，和一行行已经被验证过的代码 。代码的提供方则是在这个领域有所积累的创业公司 。
让计算机像 Dr. Cal Lightman 一样，通过表情识别用户的情绪，是最常用的一种实现路径 。毕竟人类 90%的信息是通过视觉获得 。表情识别领域最知名的两家公司非 Affectiva 和 Emotient 两家公司莫属 。前者是由情感计算概念的提出者 Rosalind Picard 教授和她的埃及学生 Ranael Kaliouby 一起创办，已经完成 D 轮融资 。后者的团队中则有 Paul Ekman 博士本人坐镇，2016年年 初被苹果收购 。

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不论是 Affectiva、Emotient，还是这个领域其他有名的初创公司，诸如Realeyes、Eyeris、Nviso、 Kairos，都是建立在 Ekman 博士的研究基础之上，实现逻辑基本都是捕捉并识别表情特征，常用的实现方法主要有四种：形变特征提取法（将人脸面部的一些特殊形变信息，如纹理变化或几何形变提取出来）、统计特征提取法（用统计法对人脸表情图像的特点来进行描述）、运动特征提取法（将某些特征区或特征点的运动信息，如特征区的光流变化或特征点的运动距离提取出来）、模型特征提取法（以人脸为基础上，构建二维或三维模型，通过调节模型参数的变化来匹配人脸图像当中的人脸部分确定表情） 。

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