王 鵬 李雅楠

（河北公安警察職業(yè)學院，河北 石家莊 050091）

近幾年，機器人工智能自主學習、深度神經(jīng)網(wǎng)絡學習和智能設備等領域迅猛發(fā)展，微反應識別技術的研究和發(fā)展日新月異，與此相關的研究從未停歇。目前，人工智能識別微表情精度已經(jīng)超過人眼，同時廣泛應用的軟硬件基礎條件也已具備，近年來在教育、醫(yī)療、銀行、安防、邊檢等領域已經(jīng)有很多成功應用的案例。偵查訊問對微反應識別技術也有很高的需求，因此將人工智能識別微反應技術引入偵查訊問對提高訊問效率具有重要意義。

一、問題的提出

偵查人員通過訊問發(fā)現(xiàn)偵查線索，查明案件事實，收集犯罪證據(jù)，從犯罪嫌疑人的供述和辯解中獲取線索和證據(jù)的多寡對犯罪嫌疑人的定罪量刑起著關鍵作用。因此，訊問往往是對抗性的，犯罪嫌疑人會通過拒供、翻供、少供、謊供等行為逃避和干擾偵查訊問。犯罪嫌疑人對抗訊問的心理動機有逃避法律的制裁、害怕家人受到傷害、講“義氣”包庇同伙、擔心自己的前途等，找對犯罪嫌疑人對抗訊問的心理動機才能制定有針對性的訊問策略，從而打破僵局狀態(tài)，獲取真實口供。

長久以來，訊問人員多通過“察言觀色”來分析判斷犯罪嫌疑人的心理狀態(tài)，這種方法缺乏系統(tǒng)性和科學性，主要依賴于訊問人員的個人經(jīng)驗，容易受到訊問人員的生理和心理狀態(tài)以及當時的環(huán)境因素的影響，同時這種方法個人特色鮮明，難以普及于所有訊問人員。為了提高訊問效率，公安機關迫切需要引入一種系統(tǒng)的、科學的、準確的犯罪嫌疑人心理狀態(tài)識別方法。

研究表明，僅7%的信息靠語言傳達，38%的信息通過聲音，占比高達55%的信息來自于表情和肢體語言。[1]人在有效的刺激下所表現(xiàn)出的不受該個體主觀意志控制的體現(xiàn)其內心真實意圖的行為叫做微反應。[2]微反應包括微表情即人在有效刺激下做出的1/25 秒-1/5 秒的面部肌肉運動，微動作即人在有效刺激下表現(xiàn)出的瞬時身體反應，微語義即人在有效刺激下的音高、音色等語言信息。[3]面部表情具有先天程序化的特點和跨文化的普遍性，[4]微表情能夠真實反映人內心被壓抑的情感，肢體語言能夠反映一個人的個性和心理狀態(tài)。同時，人在說謊時會引發(fā)呼吸、體溫等多種基本生理指標的變化。[5]有效地識別和分析犯罪嫌疑人的微反應能夠更加準確地判斷犯罪嫌疑人的心理狀態(tài)、供述動機和供述障礙，從而制定更有針對性的訊問策略。

對犯罪嫌疑人微反應的分析，計算機能夠更為精準地抓取個體的瞬時反應，并且能夠反復比對判斷，不再過于依賴訊問人員的豐富經(jīng)驗，使微反應識別技術更大程度地脫離人的因素的影響，從而普遍推廣。基于人工智能的微反應識別技術，以微反應理論為基礎，將心理學與人工智能、大數(shù)據(jù)等相結合，通過人工模塊和智能系統(tǒng)模塊，對犯罪嫌疑人的微表情、肢體姿態(tài)、語言語義、生理反應①等多種反應集成檢測，多維度、多手段地識別犯罪嫌疑人的行為特征過程，并綜合分析和判斷犯罪嫌疑人的心理狀態(tài)，及時推送給訊問人員，為制定訊問策略提供可靠依據(jù)。

二、人工智能識別微反應訊問模式的基本原理及實現(xiàn)途徑

（一）人工智能識別微反應訊問模式的基本原理

隨著計算機圖像識別技術的飛速發(fā)展，計算機人工智能識別技術現(xiàn)在已經(jīng)可以識別微反應，即可以發(fā)現(xiàn)人在有效刺激下的微表情（面部情緒變化）、微動作（肢體動作反應）和微語義（音調音色語速變化）。計算機人臉識別技術對微表情的研究，一般包含檢測和識別兩個具體問題。

微表情檢測，就是指在視頻片段中，檢測出是否包含微表情，并標記微表情的起點(onset)、峰值(apex)和終點(offset)。起點(onset)是指微表情出現(xiàn)的時間；峰值（apex）是指微表情幅度最大的時間；終點（offset）是指微表情消失的時間。如圖1 所示。

圖1 微表情檢測

對于人臉識別，一般都是先進行人臉檢測，然后對檢測到的人臉進行識別。這個過程同樣也適用于微表情識別：先從長視頻中把發(fā)生微表情的視頻片段檢測出來，然后識別該微表情屬于微表情哪一種表情。

微表情識別是指把一個檢測截取到的微表情視頻片段，通過計算機微表情人工智能識別算法，識別出該微表情的情緒種類（例如情緒開心、傷心、緊張、生氣、驚訝、討厭、蔑視等）。如果能在視頻中準確地檢測和定位到某個時間點有微表情出現(xiàn)，那么就可以識別這個人在這個時間點上微表情種類。

由于人臉姿態(tài)和微反應的千差萬別，對人工智能識別微表情技術提出更高要求。近年來基于深度學習的微表情識別技術快速發(fā)展，微表情識別技術準確度得到大幅提高。

傳統(tǒng)識別技術大多采用基于聚類的方法，聯(lián)合3D 高斯濾波器和K 均值算法來測量微表情的開始、峰值和結尾階段，然而在這個方法中，聚類的數(shù)量很難決定。另一種基于分類的方法可以利用時空局部紋理描述器來表示特征，隨后通過支持向量機SVM（Support Vector Machine）分類器來進行分類。這些工作大都致力于在特征的層面上改進微表情識別的性能，性能得到一定改進，但是仍然欠缺計算得到特征的可解釋性。如圖2 所示。

當前一種基于深度學習的微表情人工智能識別方法，屬于機器學習研究中的一個新的領域，是一種試圖使用包含復雜結構或由多重非線性變換構成的多個處理層對數(shù)據(jù)進行高層抽象的算法。算法本質是對數(shù)據(jù)的表征學習，目標是尋求更好的表示方法并創(chuàng)建更好的模型來從大規(guī)模未標記數(shù)據(jù)中學習，這些表示方法使用多層分析引擎完成卷積計算。多層分析引擎包括使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的深度學習網(wǎng)絡。多層分析引擎用于在監(jiān)督或無監(jiān)督學習過程中分析多個圖像。為多層引擎提供多個圖像，并且利用這些圖像訓練多層分析引擎。然后，通過分析對象圖像內的像素來識別面部部分并基于面部部分識別面部表情，由多層分析引擎評估對象圖像。使用基于面部表情的深度卷積計算機多層分析引擎推斷心理狀態(tài)。

圖2

目前微表情人工智能識別技術在醫(yī)療、廣告、銀行、機器人、教育等行業(yè)中都有應用。

（二）人工智能識別微反應技術在偵查訊問工作中的實現(xiàn)途徑

依靠大數(shù)據(jù)平臺，以行為科學技術的方法，依據(jù)心理科學和人工智能識別技術對人情感變化的研究，使用傳感器對嫌疑人的情感狀態(tài)進行實時監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)和揭示訊問中犯罪嫌疑人的行為規(guī)律，以人工智能識別犯罪嫌疑人微反應和多模態(tài)情緒認知檢測作為支撐，建立多模態(tài)特征融合的情感計算與分析系統(tǒng)，構建具有一定自主識別能力的智慧審訊系統(tǒng)。

結合微表情識別AI 技術和肢體姿態(tài)識別、聲紋識別、生理反應監(jiān)測等多維技術，構建具有人工智能識別嫌疑人微反應能力的智慧審訊系統(tǒng)。在智慧審訊系統(tǒng)中，訊問人員與犯罪嫌疑人以面談方式，全程連續(xù)地對犯罪嫌疑人的情緒變化、物理反應進行無接觸、無體感地記錄和分析，并將發(fā)生異常變化的節(jié)點實時反饋給訊問人員，幫助訊問人員及時發(fā)現(xiàn)并反饋疑點，訊問人員及時調整訊問方式及策略，讓犯罪嫌疑人快速、真實供述案情。智慧審訊系統(tǒng)工作原理如圖3 所示。

圖3 智慧審訊系統(tǒng)工作原理

智慧審訊系統(tǒng)應用步驟：

1.建立分析反應基線

真實的人類反應基線比較復雜，但可以明確的是，一個人的松弛狀態(tài)下，言談舉止是什么樣子的，包括其面部表情、呼吸、語音，以及肢體動作的形態(tài)規(guī)律。所以在偵查訊問開始階段詢問基礎類問題，讓犯罪嫌疑人盡量放松，保持松弛狀態(tài)，有利于準確檢測犯罪嫌疑人反應基準值。

2.根據(jù)訊問策略實施有效刺激

心理應激微反應只分析人的應激反應，也就是受到刺激之后的反應。這就要求，必須先有刺激源，然后才可能開展分析。在捕獲到有效反應基線特征后，就需要實施好的刺激。在偵查訊問中可根據(jù)案件證據(jù)線索和犯罪嫌疑人基礎信息，在偵查訊問策略中制定刺激源，利用智慧審訊系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)犯罪嫌疑人反應基線的變化。

3.無接觸式實時監(jiān)測嫌疑人生理反應和微反應

人在受到有效刺激之后，大腦會根據(jù)對刺激源的認知和評估，產生應對策略，微表情、肢體動作、生理參數(shù)等都會有變化。智慧審訊系統(tǒng)通過無接觸式設備實時監(jiān)測犯罪嫌疑人生理反應和微反應，輔助訊問人員識別犯罪嫌疑人的情緒變化。

4.根據(jù)嫌疑人情緒變化實施情緒干預和控制

通過觀察犯罪嫌疑人的微反應、微動作和生理反應判斷出心理狀態(tài)和情緒變化后，就可以針對心理狀態(tài)和情緒變化采用正確的訊問策略，已達到干預和控制對方心理的目的。

通常人類微表情可以分為六大類：

（1）驚訝，表示對刺激源未知且關心。訊問人員可以利用驚訝刺激，實現(xiàn)對犯罪嫌疑人敲山震虎、提調興趣、吸引關注等目的。

（2）厭惡，表示對刺激源自上而下的否定。訊問人員針對這一類微表情特征，需要注意避免積累犯罪嫌疑人的厭惡情緒。

（3）憤怒，表示對刺激源有對抗心態(tài)，會使用積極的姿態(tài)進行爭辯和自我防衛(wèi)。訊問人員可以利用這一原理，既可以知道刺激源的重要性，發(fā)現(xiàn)該刺激源可能正是嫌疑人所要保護的利益點，又可以有目標的開展高密度攻擊訊問，易使犯罪嫌疑人的情緒心態(tài)產生速降。

（4）恐懼，表示對刺激源無力抵抗?？謶智榫w是壓縮心理空間的必要情緒，是犯罪嫌疑人接受幫助、下臺階和寬恕與自我寬恕的必要情緒，是使犯罪嫌疑人產生動搖和選擇的必要情緒。

（5）悲傷，是表示對結果無力挽回的情緒，悲傷的時候需要別人的撫慰，理解，幫助，寬恕。

（6）愉悅，是有收益或有優(yōu)越感的情緒，可以讓人放松、減輕對抗，可以與嫌疑人建立親密感和信任感，易使犯罪嫌疑人供述案件事實真相。

肢體動作識別，通過觀測人肢體特征點：鼻、眼、耳、肘、肩、腕、胯、膝、腳等，頭部姿態(tài)：左右扭動角度，上下抬頭低頭等和人物肢體：包括頭部（含眼、鼻、耳）、雙肩、雙膀、雙臂、胸部、大腿、小腿等，人工智能分析識別肢體動作語言。如：頭部姿勢側向一旁，說明對談話有興趣；一個人如果蹺起二郎腿，兩手交叉在胸前，收縮肩膀，則說明他已感到疲倦，對眼前的事不再感興趣；手部動作，用手指輕輕觸摸脖子——說明對方對你說的持懷疑或不同意態(tài)度等。

在聲紋識別中，基音頻率是反映情感信息的重要特征之一。情感語音分析就是求出語音信號的基頻軌跡曲線，然后分析不同情感信號基頻軌跡曲線的變化情況。例如拖音/填音一般是說話人處于猶豫或思考狀態(tài)時所發(fā)出來的一種聲音，人在發(fā)拖音時聲道參數(shù)不會發(fā)生變化(即聲道形狀保持不變)，所以拖音具有非常平坦的基音頻率包絡。

非接觸式生理反應監(jiān)測就是把傳統(tǒng)測謊儀升級為無線式測謊儀。智慧審訊系統(tǒng)是人工智能微反應識別技術與傳統(tǒng)測謊儀結合應用。

除了微表情識別以外，智慧審訊系統(tǒng)還集成了肢體姿態(tài)識別、聲紋識別，以及無接觸式生理反應檢測技術。這種非接觸式多模態(tài)生物識別是集微表情識別、肢體姿態(tài)識別、聲紋識別等多種人工智能、生理反應采集技術于一體的人工智能綜合識別分析技術可以有效地彌補傳統(tǒng)單一技術的使用局限性，并可以根據(jù)不同類型刑事案件、犯罪嫌疑人不同特點做多樣化的有機組合以達到最佳和最合理的審訊效果，因此通過綜合有效地應用多種識別技術建立各種獲取數(shù)據(jù)間的關聯(lián)性形成完整的分析判斷數(shù)據(jù)鏈是人工智能技術有效地為行業(yè)服務的關鍵，也是人工智能技術應用的重要價值之所在。

三、人工智能識別微反應訊問模式的優(yōu)勢分析

傳統(tǒng)的訊問模式要求訊問人員具有豐富的訊問經(jīng)驗來識別犯罪嫌疑人的心理活動，并且這種識別必須是近距離的、面對面的，而人工智能識別微反應的訊問模式打破了這些限制，具有明顯優(yōu)勢。

（一）人工智能采用深度學習方法，減少漏報和誤報，能夠更加迅速、準確、全面地捕捉犯罪嫌疑人的微反應和生理參數(shù)等數(shù)據(jù)變化，并將所獲取的生理行為和數(shù)據(jù)轉化為可量化的指標

微反應轉瞬即逝，如果捕捉不及時，訊問人員用肉眼看到的可能已經(jīng)是犯罪嫌疑人經(jīng)過調整的偽裝后的表情和行為，若是針對這樣的錯誤信息制定下一步訊問策略，顯然是事倍功半，甚至使犯罪嫌疑人蒙混過關。犯罪嫌疑人在訊問人員的有效刺激下會同時產生表情、語言、肢體的看得見的變化和體溫、心率等多種肉眼看不見的變化，由于經(jīng)驗或環(huán)境因素影響，訊問人員容易關注語言內容，忽略肢體和表情變化，更是無法關注到體溫、心率等變化。因此，僅憑訊問人員的肉眼觀察，難以全面地分析犯罪嫌疑人的微反應數(shù)據(jù)，尤其是難以捕捉到這些數(shù)據(jù)中的矛盾點，而這些數(shù)據(jù)的矛盾點往往能夠真實反映人的心理狀態(tài)。多模態(tài)的智慧審訊系統(tǒng)，能夠多維度、多手段地綜合識別分析犯罪嫌疑人的行為過程特征，包括開心、傷心、緊張、生氣等多種臉部情緒，注意力、眼部、額頭、鼻翼的等多種臉部表情，眼、鼻、耳、肘、腕等多個肢體特征，語言拖音次數(shù)和頻率變化，以及心率、呼吸頻率、體溫等數(shù)據(jù)；同時全程連續(xù)地對犯罪嫌疑人的情緒變化進行無體記錄和分析，并將發(fā)生異常變化的節(jié)點實時反饋給訊問人員，幫助訊問人員及時發(fā)現(xiàn)疑點，以便進行進一步的深入訊問，或者及時調整訊問方式及策略。

（二）人工智能識別微反應技術采用非接觸式的視頻采集和生理反應監(jiān)測，無需犯罪嫌疑人配合，犯罪嫌疑人也無法察覺，能夠減輕犯罪嫌疑人的抵抗情緒，實用性強

犯罪嫌疑人在訊問初期，由于僥幸心理能夠保持冷靜采取沉默不語或者編造謊言等行為來對抗訊問。隨著訊問的深入，一些關于案件核心情節(jié)的問題被引出, 訊問人員通過肯定犯罪嫌疑人的回答和戳破謊言使犯罪嫌疑人詫異于那些只有自己知曉的“隱蔽性”信息為訊問人員知曉，從而加劇犯罪嫌疑人的緊張感和恐懼感，使其自亂陣腳，暴露破綻，促使其如實交代罪行。

（三）人工智能識別微反應技術能夠實現(xiàn)訊問信息交流實時化和日后調閱

由于受到訊問時間、環(huán)境以及訊問策略的限制，訊問室中的訊問人數(shù)是有限制的，有訊問經(jīng)驗的人員不能同時對多個訊問過程進行指導。通過人工智能系統(tǒng)，可以將多個審訊室的訊問場景匯集到一起，有經(jīng)驗的訊問人員能夠同時“身臨其境”每個訊問現(xiàn)場，清晰地看到犯罪嫌疑人的微反應及生理參數(shù)等數(shù)據(jù)變化，對訊問環(huán)節(jié)進行關鍵性指導，并幫助訊問人員制定和調整訊問策略。人工智能訊問系統(tǒng)能夠將訊問現(xiàn)場進行高清記錄，當次訊問結束后，訊問人員對訊問場景進行再現(xiàn)，反復綜合分析犯罪嫌疑人的反應，彌補訊問中的疏漏。這樣就解決了年輕訊問人員經(jīng)驗不足的和經(jīng)驗豐富的訊問人員不夠用、工作量太大的問題，大大地提高偵查訊問效率。

（四）人工智能與5G 網(wǎng)絡結合，能夠實現(xiàn)遠程訊問

5G 網(wǎng)絡具有高速度、低延時等特點，能夠清晰、及時地將犯罪嫌疑人的微反應和生理參數(shù)傳輸?shù)街腔蹖徲嵪到y(tǒng)終端。在一些大要案或者流竄作案中，不同層級和不同地域的公安人員需要協(xié)同辦案，利用智慧審訊系統(tǒng)這些訊問人員可以在不出本單位的情況下同時參與訊問，減少異地奔波，節(jié)省辦案時間，提高辦案效率。

四、人工智能識別微反應訊問模式應遵循的原則

訊問是公安機關破獲案件的關鍵所在，引入人工智能識別微表情技術勢在必行。但是由于人工智能于現(xiàn)階段還有未能解決的問題，因此人工智能識別微反應技術應用于偵查訊問需要遵循以下原則：

（一）輔助性原則

完全由人工智能進行訊問策略的制定在目前階段是無法實現(xiàn)的，因為現(xiàn)階段還有這些問題無法解決：第一，人類經(jīng)驗的植入或模擬；第二，推理形式的模擬或構建；第三，直覺、想象、感覺等思維方式的模擬。[6]人工智能識別微反應技術只能作為訊問的輔助性措施，不能代替訊問人員完成形象思維、不確定性思維，比如人工智能能夠通過識別微反應來判斷犯罪嫌疑人的情緒和言語的真實性，但是卻無法判斷犯罪嫌疑人產生該種情緒和謊供的原因，這些分析和判斷還是需要訊問人員完成。所以，只要人工智能在思維模擬方面不能達到與人類思維同一水平，其在訊問中的運用就是有限的，其對微反應的解讀和推送的制定策略都只是輔助性的，而非最終結果。需要訊問人員解讀識別結果，并且制定有針對性的訊問策略。

（二）可反駁原則

由于訊問經(jīng)驗的不確定性和因果之間的多重關系，訊問是一個充滿了多種變量的過程，訊問實踐中的經(jīng)驗的數(shù)量是無窮的，訊問人員在長期的訊問實踐中都有自身的經(jīng)驗和體會，不同種類案件、不同年齡和不同性別的嫌疑人的訊問策略方法不盡相同，隨著社會的發(fā)展變化經(jīng)驗也會不斷變化，很難對經(jīng)驗做完全的歸納和列舉；很多時候同一案件不同的訊問人員也會有不同的看法，運用不同的訊問策略。人工智能在解決不確定性方面還沒有實質性進展，因此，人工智能的計算結果就會出現(xiàn)不符合人類思維形式并產生有偏差甚至荒謬的結果。所以，訊問人員應當認識到人工智能的結果是可能出現(xiàn)偏差的，是可反駁的。當訊問人員根據(jù)自己的經(jīng)驗有充足理由判斷人工智能對于犯罪嫌疑人的微反應解讀是有偏差的，那么訊問人員就可以修改、舍棄人工智能做出的判斷，并重新制定訊問策略。

五、人工智能識別微反應訊問模式的展望

由于目前人工智能還不能夠完全模擬人類思維，人工智能在訊問中的價值主要體現(xiàn)在能夠快速、準確的識別出犯罪嫌疑人的心理狀態(tài)，并將結果實時推送給訊問人員，但是對于識別結果的最終解讀和何時采用則要訊問人員根據(jù)自己的經(jīng)驗和訊問的現(xiàn)場情況進行最終決策。目前階段，人工智能只能作為訊問人員的“助手”，但是隨著科學技術的快速發(fā)展，當人工智能能夠在自然語言識別、形象思維等方面有突破性進展，能夠通過深度自主學習方法、模糊計算等方法解決不確定性問題，人工智能識別微反應技術在偵查訊問中的地位就需要重新確定，其制定訊問策略的可靠性也需重新評判。這就需要公安機關、學者和技術公司對人工智能和微反應識別技術進行更為深入的研究和規(guī)范，使人工智能與微反應識別技術的體系化審訊范式能在訊問中發(fā)揮重要作用。

注釋：

①本文所指的生理反應包括心率、呼吸頻次、體溫。