假笑可能已经成为很多成年人日常生活与工作中必不可少的一个表情，也许是出于礼貌，或因为尴尬，或碍于面子，我们常常需要一个“假笑”来缓解气氛。英国布拉德福德大学的研究人员发现，识别假笑对于社会与临床科学都很有帮助，他们已开发出一个计算框架，通过人工智能算法，来识别“假笑”表情。
你是否在聊天的时候，收到过尴尬而不失礼貌的微笑？
假笑成为全球流行文化，提起假笑，假笑男孩必须拥有姓名，他应该称得上这个表情的“始祖”了。2014 年，来自美国明尼苏达州的名叫 Gavin Thomas 的小男孩，因为一段头顶趴着壁虎的视频，引起国内外网友关注。虽然这样的微笑看起来很假，但在社交中的作用却十分强大。感谢这些“假笑”表情，无数次拯救我们于“最怕空气突然安静”的尬聊中。
它们不仅缓解了尬聊气氛，还照顾了好友的自尊，挽回了彼此“坚不可摧”的友情。
英国学者用计算机视觉识别假笑，“假笑”一词的定义是：违背自己意愿的情况下做出的笑容，也就是平常所说的皮笑肉不笑。判断“假笑”属于微表情分析法的范畴之一。150 多年前，就已有关于科学判别“假笑”表情的研究。
1862 年，法国神经学家 Guillaume Duchenne 就曾发表研究指出，人们在真笑和假笑时，所调用的面部肌肉是不一样的。并且找来一位朋友做实验，通过真笑、假笑照片观察面部肌肉变化来验证。为了得到假笑，这位科学家对于朋友的面部用了电刺激。而现在，随着面部识别技术的发展，计算机已经能够算出真笑和假笑的区别了。
英国布拉德福德大学（University of Bradford）的研究人员近期开发出了一个面部分析软件，可以发现虚假的面部表情。该研究发表在《高级工程信息学期刊》（《Advanced Engineering Informatics》）上。他们开发了一个鲁棒性计算机制来研究微笑，通过分析一个人微笑时各个面部特征的精确权重分布，以确定这个表情是否真实。该计算框架的工作一共分三步：第一步，面部识别。
从视频记录中绘制出一个人的脸部，并识别其嘴巴、脸颊和眼睛。第二步，关键特征值。用自动算法测量这些关键部位的动作（基于自适应光流算法来分析短暂的微笑）。第三步，输出分析。最后会得到一个输出，衡量每个面部特征的运动权重，并计算它们在真实和假笑视频之间的移动差异。
测试过程中，研究人员使用了两个不同的数据集 CK+ 和 MUG，其中，MUG 数据集包含了人们真诚微笑的图片；另一个数据集 CK+ 包含了摆出的各种虚假微笑的图片。通过分析，其计算框架检测到的区别真假微笑的最重要的动作是：围绕眼睛周围的动作。这也是一直以来公认的判断真笑和假笑的关键点：自发的、真实的微笑是可以在一个人眼中看到的。
比如，真正的微笑，眼睛往往会半闭，眼角会有褶皱；而如果眼睛完全睁大，只有嘴角上扬，那很可能就是假笑。通过比较真实和虚假表情，他们发现，受试者的嘴巴和脸颊的移动方式存在显著差异。尤其是受试者眼睛周围的移动，表现出最显著的变化，真正的微笑使这些肌肉的运动至少增加 10％。
研究结果表明，面部特征的运动在假笑和真笑的区分中，的确是有规律可循的，两者面部动态移动的权重分布明显不同，尤其是眼睛周围肌肉的运动。负责此项研究的布拉德福德大学视觉计算教授 Hassan Ugail 解释说：“当我们微笑时，我们使用两组主要的肌肉——颧肌和眼轮匝肌。颧肌负责嘴角向上卷曲，而眼轮匝肌则负责眼睛周围起皱。”“在假笑中，往往只有嘴部肌肉移动。
但是，我们人类通常不会发现眼睛周围细微的移动，而软件则可以更加可靠地发现它。”Hassan Ugail 教授说，“近年来，用于分析人类面部表情的技术已经取得了巨大进步，但区分真实和虚假的微笑仍然是一个挑战，因为我们不善于捕捉相关线索。”
识别假笑并不是一个突发奇想的课题，它的背后是生物特征识别这一重要议题。这样的系统，能够以非侵入的方式，识别人类情绪（比如欺骗等意图），还能掌握更多的生物特征信息。该研究对于人机交互、智能安防、社会科学以及临床心理等研究课题都有推进意义。据团队介绍，除了微笑，这个计算框架还可识别出其他情感。未来进一步地，将能够更好地应用于人类与软生物的识别。
有人对你假笑了吗？
对于科学家来说，这项研究对于人们争吵结果、夫妻婚姻关系、社会关系、情绪问题等都能提供必要的帮助。而对于广大百姓来说，它也能派上用场，比如，用这个算法，一眼“看穿”那些带着虚伪面具朝你假笑的渣男。再比如，昨天七夕，对你表白的人是真情实意地对你微笑，还是虚情假意的媚笑呢？也可以用这个计算框架测一下……不过，虽然“假笑”让人觉得虚情假意，但是在 2012 年就有一项研究表示，假装微笑其实是一件好事。
因为即使假笑，也能减轻压力，改善人的情绪。所以，开心不开心，都假笑假笑吧，不然，真笑还会长鱼尾纹呢不是。