拍一张自己的表情，社交软件Polygram就可以使用这张脸部表情来生成一个emoji。Polygram可以理解人脸表情，利用人脸识别技术，对面部的真实表情进行检测，从而搜索到相应的表情。

社交软件Polygram可以理解人脸表情

人脸表情识别技术是人脸识别技术的一个分支，随着人工智能技术和计算机技术的发展，表情识别技术可通过在静态图像或动态视频序列中分离出特定的表情状态，确定被识别对象的心理情绪。

生成表情包是表情识别一个非常有趣的应用。除了表情包，表情识别在智能驾驶、新零售、临床医疗等领域有着重要应用价值。

智能驾驶

智能驾驶的快速发展对驾驶员与车辆交互和协作的集成方面提出新要求，对驾驶员的表情识别是提升智能汽车安全性和舒适性的重要因素。

例如，当系统推荐了一首驾驶员或乘客不喜欢的音乐时，通过分析车内人员的面部表情，系统便可自动“切歌”。

EX5-Z汽车能通过识别驾驶员表情以监控“路怒”

除了智能推荐歌曲，表情识别还能有效监控“路怒”。威马EX5-Z汽车搭载了由商汤科技SenseTime提供的专属人脸识别技术，基于商汤科技人脸识别技术打造的车载系统将瞬间捕捉到驾驶员的面部表情。在驾驶过程中，机器甚至可以通过观察表情的变化可以同步感知驾驶员的情绪变化，提醒驾驶员“不开斗气车”等等。

新零售

依靠表情识别技术对顾客的情绪进行分析，新零售企业就可以得到顾客对不同商品的喜好程度，或者是通过表情识别智能推荐合适的广告，实现精准营销。

AI赋能下的三星新零售门店

此前，三星向世界知识产权办公室提交了一份专利，该专利中包含一种基于深度学习的算法，以识别用户在注视设备时的表情。这一专利将被用于三星的线下零售店。

这一算法至少可以识别6种不同的表情，其中包括惊喜、高兴、快乐、愤怒和悲伤等，最终根据用户的表情所反映的情绪，可以对相关产品进行推荐。

临床医疗

在临床治疗领域，医生可以通过识别患者、尤其是存在沟通障碍的患者（如婴儿、聋哑人等）的表情来诊断病情和疼痛程度，可以通过识别不同的表情来进行有针对性的干预。

医生可以通过识别患者的表情来诊断病情，图片来自网络

从患者的角度，要改变自己不适应的情绪状态首先需要对自身的情绪状态有一个觉知，这可以通过表情识别来完成。如精神分裂症病人、自闭症病人在表情识别上存在障碍，众多研究发现可以通过表情识别训练提高患者的共情能力，从而促进其社会功能，为这些病人的康复提供帮助。

人类的面部表情至少有21种，除了常见的高兴、吃惊、悲伤、愤怒、厌恶和恐惧6种，还有惊喜（高兴＋吃惊）、悲愤（悲伤＋愤怒）等15种可被区分的复合表情。

如何对上述复杂的表情进行准确识别？表情识别训练数据是重中之重。优质的训练数据是表情识别技术在具体场景中发挥价值的关键。

数据堂深耕人工智能数据服务领域多年，在深刻理解表情识别应用场景的基础上，推出了《110人多种角度光照表情组合人脸图像数据》和《26,129人多人种7种表情识别数据》，为表情识别更广泛的落地应用提供助力。数据堂已经与被采集者签署了授权书或电子授权书，保障了数据的安全合规。

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110人多种角度光照表情组合人脸图像数据

多种角度光照表情组合人脸图像数据样例，已获得被采集人授权

该数据的主要采集对象为青年。工作人员对每位被采集者分别采集了14个相机角度、5种光线条件下的图像数据，每人30种表情，共2100张。标注人员对被采集人的性别、年龄、是否戴眼镜、表情、相机角度、光照条件的标签进行标注，标注准确率超过97%。该数据可用于人脸识别，人脸三维重建等任务。

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26,129人多人种7种表情识别数据

多人种7种表情识别数据样例，已获得被采集人授权

该数据由17,945位黄种人、3,546位白种人、3,727位黑种人、911位棕色人（墨西哥人）参与录制，其中男性 13,963人，女性 12,166人。数据多样性涵盖了不同脸部姿态、不同表情、不同光照和不同场景。以表情准确度为准，精度超过97%，表情命名准确率也在97%以上。

随着计算机技术和人工智能技术及其相关学科的迅猛发展，整个社会的自动化程度不断提高，人们对类似于人和人交流方式的人机交互的需求日益强烈。计算机和机器人如果能够像人类那样具有理解和表达情感的能力，将从根本上改变人与计算机之间的关系，使计算机能够更好地为人类服务。表情识别是情感理解的基础，是计算机理解人们情感的前提，也是人们探索和理解智能的有效途径。