微表情是人类在抑制自身情感时产生的表情泄露,具有时间短、强度弱、不易被察觉的特点。由于微表情对应着真实的人类情感,因此微表情分析在侦查讯问、商业背景调查、真实意图判断等领域具有潜在的应用价值。微表情分析技术首先在长段的视频中检测出微表情发生的短暂时刻,然后进一步判断该微表情所属的类别。本文介绍微表情自动分析的原理与最新研究进展,包括基于深度学习的微表情检测与识别,基于权重自适应分配的微表情识别,通过滑动窗技术排除眨眼等微小动作影响的微表情自动检测;通过真实案例说明微表情分析技术在谎言识别领域的优势与挑战。案例场景包括讯问、商业贷款人可信度分析、人物的真实意图分析等。在讯问过程中,微表情分析技术的优势在于非接触式的采集方式和结果的准确性,其可以运用到讯问前的谈话和实际心理测试的全过程,能够与传统的心测技术相辅相成,相互验证和矫正。在商业贷款人可信度分析过程中,微表情分析可以提供更加不受身体晃动影响的非接触式分析手段,并能给出可用于真实场景的检测结果。在人物的真实意图分析中,我们给出运用微表情分析技术分析国外政要的公开电视访谈给出人物的内在真实意图和想法的实例。通过以上案例总结微表情自动分析技术用于谎言识别的未来研究与应用方向。