近日，电子信息工程学院教授、心理学部认知与人格教育部重点实验室研究员陈通老师团队携手连信科技有限责任公司，以绝对优势荣获ACM Multimedia 2025 第八届国际面部微表情挑战大赛（8th Facial Micro-Expression Grand Challenge，MEGC） 微表情视觉问答（ME-VQA）赛道全球冠军。ACM Multimedia是计算机图形学与多媒体领域的顶级国际会议，也是中国计算机学会 （CCF）推荐的A类国际学术会议。陈通教授和电子信息工程学院青年教师单禹皓是参赛论文的通信作者。

随着大模型技术在各行各业的广泛应用并取得显著成效，MEGC 2025 首次增设 ME-VQA 赛道。该赛道要求参赛系统不仅要精准识别微表情，还需基于视频内容进行自然语言问答，从而完成对微表情的可解释性推理与交互式理解。这对模型的动态时序建模能力、跨模态语义表达能力和多模态特征融合能力提出了新的挑战。

在这一全新赛道中，参赛团队提出了Emotion-Qwen-VL——首个基于国产 Qwen 大模型的全参数微调多模态框架，针对微表情视觉问答（ME-VQA）任务进行专门优化，使国产大模型在微表情理解方面实现全球领跑。该方案在技术上实现了多项突破，如全参数微调、结构化问答数据构建、规则驱动与数据驱动的融合学习等。

早在2018年首届微表情识别挑战大赛中，陈通教授团队就率先在微表情识别领域引入“深度学习+迁移学习”方案，并以绝对优势夺冠。时隔七年，他们又是第一个用国产大模型完成微表情视觉问答全模型训练的团队，并再次以巨大优势领跑赛场。陈通教授表示：“企业的计算资源与落地能力加上高校的理论研究与行业理解，是我们再次取得突破的重要原因。”

微表情（Micro-Expressions, MEs）是人们在试图隐藏真实情感时泄露出的短暂而微弱的面部表情，对应着人类真实情感。微表情分析在人机交互、情绪识别、心理状态理解等领域具有重要的研究与应用价值。近年来，在四个国家重点研发计划支持下，陈通教授团队深耕“AI+心理”研究领域，提出了新的模型与方法，获授权多项国家发明专利，并开发了软硬件识别系统。其研究成果已经服务于智能审讯、智慧司法、风险评估等多个领域，且因微表情分析技术在案件侦破中发挥重要作用而两次收到公安机关感谢信。未来，团队的生理心理识别相关技术还将拓展至教育、医疗和人机交互等领域，助力个性化教学与心理健康评估。

文字：电子信息工程学院情感计算与信息处理研究团队

审核：许家歌