面部表情分析如何用于暴力風險評估？

更新時間：2026-04-02

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暴力攻擊行為是現代社會面臨的重大公共衛生問題之一。其中，精神障礙者的暴力行為尤其引發社會關注。然而，如何準確評估精神障礙者的暴力風險，尤其是在監管場所這一特殊環境中，一直是法醫精神病學領域的難點。

面部表情分析技術為此提供了新的思路。個體的情緒狀態與暴力行為密切相關，而面部表情是情緒最直觀的外在表現。即使是轉瞬即逝、不受主觀控制的微表情，也能揭示個體內心真實的情緒反應。

本文研究將自動化面部表情分析技術應用于監管場所內的精神障礙者，探索其情緒狀態與暴力攻擊行為之間的關系，為監管場所內精神障礙者的暴力風險篩查、預警和干預提供了全新的技術路徑。

情緒與暴力之間的關聯

暴力攻擊行為作為當代重要的公共衛生問題，其引發的社會危害日益受到重視。在監管場所這一特殊環境中，精神障礙服刑人員的暴力攻擊行為具有獨特的病理機制與社會影響。

罹患精神疾病可能會不同程度地增加患者發生暴力攻擊行為的風險，且精神障礙者暴力攻擊行為的發生與其情緒存在關聯。過往研究表明，個體在發生暴力攻擊行為前必定存在負面情緒，且個體的暴力攻擊行為與其憤怒情緒呈正相關。除憤怒情緒外，其他情緒也可能與個體的暴力攻擊行為相關。比如，部分與回避行為有關的負面情緒（如不愉快、厭惡）可能和暴力攻擊行為呈負相關，抑郁性情感障礙者的ZS行為（內向攻擊）亦與其情緒癥狀存在直接聯系。

這種情緒-行為關聯在監管場所環境中表現得尤為復雜，既受到藥物治療的影響，又受到封閉環境的社會心理因素調節。因此，傳統評估方法難以準確捕捉其暴力風險。本研究針對這一現實困境，探索面部表情分析技術在暴力風險評估中的應用。

面部表情成為情緒的真實窗口

面部表情作為情緒的外在表現，具有跨文化一致性和生物基礎。依據能否被肉眼察覺分為宏表情與微表情，宏表情能夠被肉眼所觀測，而微表情則具有動作幅度微小、持續時間極短及出現不受主觀控制等特征。

Paul Ekman的面部動作編碼系統（FACS）將面部表情分解為46個基本動作單元（AUs），每個動作單元對應特定的肌肉運動。現代面部表情分析技術通過計算機算法，能夠實時捕捉并量化這些細微的表情變化。諾達思的面部表情分析系統（FaceReader）實現了對7種基本情緒（憤怒、厭惡、恐懼、悲傷、驚訝、快樂、中性）的自動識別，從而分析受試者的情緒狀態。

使用FaceReader捕捉情緒

本研究選取上海市某監管場所內的39例男性精神障礙服刑人員作為受試者。納入標準嚴格遵循ICD-10精神障礙診斷標準，要求年齡在18-65歲之間，右利手，具備基本理解研究內容的能力。排除標準包括嚴重認知功能障礙、主觀不配合、近期重大生活事件影響等。最后，采用多種標準化量表對受試者的精神病性癥狀、外顯攻擊行為、認知功能等進行了評估。

隨后進行實驗。采用標準化的表情誘發實驗范式：

基線期：受試者閱讀中性情感語料（如天氣預報、地理知識等），持續5分鐘。
情緒誘發期：播放標準化負面情緒誘發視頻素材（包含社會排斥、暴力沖突、災難場景等場景），持續10分鐘。
恢復期：播放中性視頻素材，持續5分鐘，觀察情緒消退過程。

整個過程使用高分辨率攝像頭錄制面部表情，然后使用諾達思的面部表情分析系統（FaceReader）進行實時分析。最終輸出基本情緒強度、動作單元（AUs）強度等數據。

為統一分析標準，研究者將觀看誘發情緒視頻前后閱讀語料的時間段分別命名為F段（前測）和P段（后測），將觀看誘發情緒視頻期間的時間段命名為M段（中測）。將F段的第1和第2分鐘分別命名為F01和F02，M段的第2-9分鐘依次命名為M01-M08，P段的第1和第2分鐘分別命名為P01和P02。

憤怒表情是暴力風險的關鍵信號

對于情緒變化的結果分析顯示，悲傷、驚奇、懼怕三種情緒在觀看視頻前后與觀看視頻期間存在顯著差異（表1）。具體為三種情緒強度在觀看視頻期間均顯著升高。此外，憤怒情緒強度在觀看視頻前3 min基本與基線一致，觀看視頻結束后則迅速衰減至基線水平以下。這都可能與情緒消退快及移情模仿反應有關。此外，研究發現誘發出的情緒在變化趨勢上具有一定的同步性，即這些負面情緒程度彼此存在聯系，且皆與暴力攻擊行為存在一定關聯。

動作單元強度的結果分析顯示，左內側眉毛提起、下巴提起、微張嘴唇和下巴落下4個動作單元在觀看視頻前后的差異顯著。其中，左內側眉毛提起強度的不同時期兩兩比較結果顯示，F01與P02、F02與P02、P01與P02之間差異顯著，強度大小為F01 < F02 < P01 < P02。本研究認為，眼部動作單元（如眉毛提起、眼瞼收緊、上眼瞼提起）可以作為其暴力攻擊行為相關的負性情緒（如悲傷、憤怒）識別的有效動作單元。

對情緒與暴力行為的相關性分析結果顯示，憤怒情緒在整個實驗過程中均與外顯攻擊行為量表（MOAS）評分呈正相關?？梢姂嵟c暴力攻擊行為有正向關聯。在M01-M02、M06-M08時間段與陽性與陰性癥狀量表（PANSS）的陽性量表呈正相關，在M01-M03時間段與PANSS的一般精神病理量表呈正相關，在M01-M02時間段與PANSS總分呈正相關，在M02時間段與簡明精神病量表（BPRS）總分呈正相關。這提示精神障礙者的陽性癥狀和一般精神病理癥狀的嚴重程度與其受到外界刺激所誘發的憤怒情緒呈正相關。

驚奇情緒在M01-M03、P02時間段與風險評估量表（HCR-CV）的暴力歷史量表呈負相關，與HCR-CV總分呈負相關；在P02時間段與PANSS的陰性量表呈負相關；在M03、P02時間段與PANSS的一般精神病理量表呈負相關；在F01、M03、P02時間段與PANSS總分呈負相關；在P02時間段與BPRS總分呈負相關。這可能是因為陰性癥狀患者對于外界的負性刺激敏感度低，因而并不出現明顯的情緒反應，也提示其暴力攻擊行為的發生可能為隱匿，所以需要結合其他因素進行識別。

厭惡情緒在M01-M08時間段與PANSS的陰性量表呈正相關；在M02-M04、M06-M07時間段與PANSS的一般精神病理量表呈正相關；在M01-M08時間段與PANSS總分呈正相關；在M01、M03、M05-M08時間段與BPRS總分呈正相關。這可能是因為厭惡情緒同樣為暴力攻擊行為的誘發因素之一，且精神癥狀越嚴重的患者，其受到外界刺激后產生的厭惡及憤怒情緒程度越高，越容易出現暴力攻擊行為。

面部表情分析對暴力風險評估的價值

本研究通過系統的實驗設計和嚴謹的統計分析，驗證了面部表情分析技術在監管場所精神障礙者暴力風險評估中的應用價值。

未來研究需要進一步探索表情分析技術與其他評估方法的整合應用，構建多維度、多模態的暴力風險評估體系，為監管場所精神障礙者的安全管理和心理干預提供更科學的支持。

參考文獻

凌歆迪，李豪喆，王書劍，李雯，蔡偉雄. 表情分析技術在監管場所精神障礙者暴力風險評估中的應用[J]. 法醫學雜志，2024，40(3): 261-268.

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