一、什么是微表情
微表情是一種快速呈現的表情，一般認為其持續時間在 1/25 秒~1/5 秒之間，也有學者認為其持續時間在 1/2秒以內，反映了人們壓抑的真實情緒，當前微表情識別技術廣泛應用在銀行業務領域，例如反欺詐等助力金融服務智慧化，例如平安銀行微表情識別技術能夠遠程抓取客戶微小表情變化，識別貸款欺詐風險，全面提升了風控水平
然而，人們忽略了微表情其實是一個心理學名詞，是一種人類在試圖隱藏某種情感時無意識做出的、短暫的面部表情，對應著七種世界通用的情感：厭惡、憤怒、恐懼、悲傷、快樂、驚訝和輕蔑，微表情總會不知不覺地暴露自己的內在想法，從市讓謊言有跡可循，這也是人類共有的一種特征，我們可以通過對方的微表情，加以分析，判斷其當下的心理狀態，
二、微表情與情緒或者情感之間的關聯性需要更多研究支持
有研究表明壓抑體驗到的情緒(情緒欺騙)必定伴隨有微表情 (Porter, tenBrinke, & Wallace)，但己有研究結果并不一致，Ekman (2009)發現在撒謊的被試中，只有大約一半的人出現微表情，也即并不是所有壓抑情緒的人(（欺騙者)都有微表情，因此，微表情和情緒之間的必然性在科學依據上尚未有定論，因此將微表情識別應用在發欺詐、基于情緒的產品推薦等等場景時，其客戶真實意圖的洞察，往往不那么準確，雖然有一些識別方法，給出了資料來闡明他們的方法準確度超過了 99%，那么它的評價機制是否科學我覺得值得商榷，
因此對微表情在欺騙檢測中的應用，有兩種完全相反的意見，一種觀點認為利用微表情進行欺騙檢測是有效的(Frank et al., 2009; Frank &Svetieva)：另一種認為根據實驗室結果和政府相關報告，微表情尚不能作為欺騙檢測的有效線索 (USGovernment Accountability Office(GAO))
然而，將微表情識別技術應用到欺詐檢測中是可行的，而且有價值的，因為至少某些研究表明了一定程度上的微表情與興趣上的關聯性，
三、那么如何提升微表情識別的準確度呢？
1、在資料處理層面（Data）
當前很多的思路集中在優化機器學習演算法，在視頻及影像處理上下功夫，使用更多的計算資源，以及更加優化的影像處理演算法，來提升整體識別的智能程度，
識別準確度 = 識別演算法（微表情輸入）
2、在資訊層面（Information）
不少方法通過引入微表情之外的資訊，例如聲紋，互動行為來降低識別結果的資訊熵，
識別準確度 = 識別演算法（微表情輸入） + 額外資訊（其他模式輸入）
3、在知識分析層面（Knowledge）
甚至有些方法融合了知識推理，在資料、資訊掌握和處理不全面、丟失等情況下，通過知識推理來補全知識，得到想要的準確識別結果，綜合來看，大部分方法集中在了資料處理優化層面，只有少數方法去融合資訊和知識，
識別準確度 = 知識推理演算法（識別演算法（微表情輸入） + 額外資訊（其他模式輸入））
4、在智慧層面考慮（Wisdom）
然而，更致命的可能是，對于識別結果的評價機制尚不夠科學，或者更進一步的，沒有通過引入科學的評價機制自動化反饋并提升識別結果，就無法證明識別結果的適應與否，
別準確度 = 反饋網路 * 知識推理演算法（識別演算法（微表情輸入） + 額外資訊（其他模式輸入））
四、更加智慧的思路
更加智慧的思路其實就是在識別方法的結果上增加更加科學的、客戶驅動的評價機制，直接反映識別的結果的正確性或者有效性，再通過客戶驅動的評價反向調整識別演算法的識別引數，
識別準確度=調整系數 * 初始識別準確度
調整系數 = k * 反饋網路
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