座右铭：你有你的想法，世界另有想法
个人信息：
姓名： 颜文靖
职称：副教授
毕业院校： 中国科学院心理研究所
专业： 基础心理学
学位： 理学博士
邮箱： yanwj@(wzu.edu.cn)
教师简介：男，浙江温州人，心理学博士，副教授。原温州大学心理学系主任、专业负责人。研究兴趣主要包括表情与姿态、欺骗以及心理健康，建立了国际上使用最多的微表情数据库CASME。现在京东数字科技开展心理学与人工智能结合的应用研究。
人才工程：温州市551人才第三层次。
行政获奖：
温州市第一批百名社科青年骨干人才，2015-2016年度温州大学优秀教师
科研获奖：
2018年度第八届吴文俊人工智能科学技术奖自然科学奖一等奖：微表情识别方法
教学获奖：
科研项目：
主持的国家项目：
[1] 国家自然科学基金委青年科研项目“基于动态特征的真伪笑容表达与识别研究”(**)。此项目结合计算机视觉技术提取面部动作并进行量化分析，总结真伪笑容表达的动态特点，总结规律，然后研究人们是否可以基础这些动态特点提高识别效果，进一步了解表情表达与识别的关系。在此基础上，本项目将面部动作的研究拓展到身体动作的研究，考察认知活动与动作之间的关系，进一步探索心理活动与外部非言语行为的关系。
参与的国家项目：
[1] 2011/1－2015/8 中国科技部国家重点基础研究发展计划（973计划）项目“网络海量可视媒体智能处理的理论与方法”（2011CB302200）课题“可视媒体的认知计算模型”（2011CB302201）。作为参与者开展可视媒体中与情绪相关的研究，关注情绪的表达与识别。
[2] 2011/1－2013/12 国家自然科学基金委面上项目“面向自动谎言识别的微表情表达研究”（**）。博士期间参与该项目完成微表情表达的研究。最初关于非言语行为的研究主要集中在面部表情，然后再拓展到对面部表情表达和识别的研究。
[3] 2014/1-2017/12 国家自然科学基金委面上项目“基于人体姿态线索的谎言识别研究”(**)。主要参与负责实验设计、数据分析。该项目记录个体在说谎过程中所姿态动作表现并使用计算机算法进行训练姿态，同时关注姿态的识别，与本研究关系密切。
[4] 2014/1-2017/12 国家自然科学基金委面上项目“基于稀疏张量的微表情识别研究”(**)。此为信息学部的项目，申请人主要参与负责表情诱发、数据分析。该项目涉及非言语动作的采集及使用计算机进行特征提取。
教研项目：
1. 从问题到成果——学术型硕士研究生科研实践能力培养的课堂改革方案（YJGYB201701） 温州大学学位与研究生教育教学改革研究项目
2. 基于互联网技术与思维导图的建构学习 校级教学改革项目
主要论文：
[1] Yan, W.J., Li, X., Wang, S.J., Zhao, G., Liu, Y.J., Chen, Y.H., & Fu, X. (2014). CASMEⅡ: An Improved Spontaneous Micro-expression Database and the Baseline Evaluation. PLoS ONE 9(1): e86041. doi:10.1371/journal.pone.** SCI,IF: 3.11, Google Scholar引用222次
[2] Yan, W.J., Wu, Q., Liu, Y. J., Wang, S. J., & Fu, X. (2013). CASME Database: A Dataset of Spontaneous Micro-Expressions Collected From Neutralized Faces. the 10th IEEE Conference on Automatic Face and Gesture Recognition, Shanghai, China. doi: 10.1109/FG.2013.** EI,Google Scholar引用151次
[3] Yan, W.J., Wu, Q., Liang, J., Chen, Y. H., & Fu, X. (2013). How Fast are the Leaked Facial Expressions: The Duration of Micro-Expressions. Journal of Nonverbal Behavior, 37(4), 217-230. doi: 10.1007/s10919-013-0159-8 SSCI, IF: 1.639, Google Scholar引用139次
[4] Guo, H., Zhang, X. H., Liang, J., & Yan, W. J.*(2018). The Dynamic Features of the Lip Corners between Genuine and Posed Smiles. Frontiers in Psychology. SSCI, IF: 2.323
[5] Yan, W.J., Wang, S. J., Liu, Y. J., Wu, Q., & Fu, X. (2014). For micro-expression recognition: Database and suggestions. Neurocomputing, 136, 82-87. doi: 10.1016/j.neucom.2014.01.029 SCI, IF: 3.317, Google Scholar引用51次
[6] Yan, W. J., & Chen, Y. H. (2017). Measuring dynamic micro-expressions via feature extraction methods. Journal of Computational Science. DOI: 10.1016/j.jocs.2017.02.012 SCI, IF: 1.748
[7] Yan, W.J., Wang, S.J., Chen, Y.H., Zhao, G., & Fu, X. (2015) Quantifying Micro-expressions with Constraint Local Model and Local Binary Pattern. ECCV workshop on Spontaneous Facial Behavior Analysis, 2014. EI,Google Scholar引用12次
[8] 颜文靖, 陈美芬, & 盛建森. (2016). 基于动态特征的真伪笑容表达与识别. 心理科学进展. 24(4), 484-493
[9] Wang, S. J., Yan, W.J., Li, X., Zhao, G., Zhou, C. G., Fu, X., ... & Tao, J. (2015). Micro-Expression Recognition Using Color Spaces. IEEE Transactions on Image Processing, 24(12), 6034-6047. DOI:10.1109/TIP.2015.** SCI, IF: 4.828, Google Scholar引用25次
[10] Wang, S. J., Yan, W. J., Sun, T., Zhao, G., & Fu, X. (2016). Sparse tensor canonical correlation analysis for micro-expression recognition. Neurocomputing, 214(C), 218-232. SCI, IF: 3.317, Google Scholar引用6次
[11] Wang, S. J., Chen, H. L., Yan, W.J., Chen, Y. H., & Fu, X. (2014). Face Recognition and Micro-expression Recognition Based on Discriminant Tensor Subspace Analysis Plus Extreme Learning Machine. Neural Processing Letters, 39(1), 25-43. doi: 10.1007/s11063-013-9288-7 SCI, IF: 2.005, Google Scholar引用57次
[12] Zhao, K., Yan, W.J., Chen, Y.H., Zuo, X.N., & Fu, X. (2013). Amygdala Volume Predicts Inter-Individual Differences in Fearful Face Recognition. PLoS ONE, 8(8), e74096. doi: 10.1371/journal.pone.** SCI, IF: 3.11, Google Scholar引用20次
[13] Zhao, K., Chen, Y.H., Yan, W.J., & Fu, X. (2013). To Bind or Not to Bind? Different Temporal Binding Effects from Voluntary Pressing and Releasing Actions. PLoS one, 8(5), e64819. SCI, IF: 3.11, Google Scholar引用3次
[14] 梁静, 颜文靖, 吴奇, 申寻兵, 王甦菁, 傅小兰. (2013). 微表情研究的进展与展望. 中国科学基金, 27(2), 75-78.
[15] 梁静, 李开云, 曲方炳, 陈宥辛, 颜文靖, & 傅小兰. (2014). 说谎的非言语视觉线索. 心理科学进展. 22(6).
[16] Wang, S. J., Yan, W.J., Li, X., Zhao, G., & Fu, X. (2014). Micro-expression recognition using dynamic textures on tensor independent color space. Neural Processing Letter. 4678-4683. SCI, IF: 1.62, Google Scholar引用34次
[17] Liu, Y. J., Zhang, J. K., Yan, W.J., Wang, S. J., Zhao, G., & Fu, X. (2016). A main directional mean optical flow feature for spontaneous micro-expression recognition. IEEE Transactions on Affective Computing, 1-1. DOI:10.1109/TAFFC.2015.** SCI, IF: 3.149, Google Scholar引用33次
[18] Liang, J., Chen, Y.H., Yan, W. J., Qu, F., & Fu, X. (2017). Effects of task-irrelevant emotional information on deception. Cognition & Emotion, 1.
[19] 梁静, 颜文靖, 陈文锋, & 傅小兰. (2016). 影响说谎行为的情境因素--基于自我概念维持理论的视角. 心理与行为研究, 14(5), 709-714.
教材专著：


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