【关键词】#控制论##心理检测##人工智能##情绪识别##振动图像#心理生理状态#vibraimage技术

自从20世纪90年代以来，源自俄罗斯Eleys公司的振动图像（vibraimage）技术，一直致力于对人的情绪和心理生理参数的检测研究。

尽管在过去的几千年里，人类的情绪几乎没有变化；但是关于人类情绪和心理的识别方法方面的研究，特别是如何客观地描述人类的情绪特征，一直都在进行。

作为一门科学，控制论的任务之一是研究生物中控制和信息传递过程的一般规律（Wiener，1948），因此，测量一个人的情绪和心理生理参数并确定它们之间的关系是控制论的方向之一。

网络控制学的创始人诺伯特·维纳（Norbert Wiener）在其经典著作《网络控制学：动物与机器中的控制与沟通》（Wiener，1948）中给出了许多与人类行为分析直接相关的例子。例如，在“网络控制学与精神病理学”一章中，他认为人类的行为可以用单纯的数学模型加以解释。

维纳对一个人的行为和心理生理状态的分析是描述性的，尽管他强调数学逻辑是控制论的基础。维纳的天才在于，他是第一个在技术、生物或社会等复杂系统控制中使用信号反馈来科学证实信息传递一般模式的人。

在谢切诺夫（Sechenov，1965年）、达尔文（Darwin，1872年）、弗洛伊德（Freud，1900年）、巴甫洛夫（Pavlov，1904年；1951年）和伯恩斯坦（Bernstein，1967年）的早期作品中，可以找到对生物和技术对象的类似统一方法。

维纳的著作发表后，来自不同国家的许多研究人员试图在人类和动物研究中找到控制论原理的实际应用，例如Anokhin（Anokhin，1998）、Lorenz（Lorenz，1963）、Miray Lopez（Miray，1957）、Simonov（Simonov，1986）、Polonnikov（Polonniko，2003；2006；2013）。然而，由于缺乏客观测量人类情绪的技术，研究人员无法使用基于理论假设的经验检验方法，即控制论的主要组成部分——数学逻辑。

振动图像技术（Minkin，2017）最初是作为一种使用数学公式测量人的情绪和心理生理参数的技术而开发的，该数学公式将人体运动参数转换为心理生理参数。在这方面，它与基于已知生理参数，如心率（HR）、血压（BP）、皮肤电流反应（GSR）或呼吸频率（RR）测量的其他类型心理生理检测技术有着根本的区别（Varlamov，2010）。

Vibraimage的技术基础是关于人类头部的时间和空间运动的信息，即处理的信息量——这是一个相当巨大的数据流，但是其检测效能与当事人的生物学状态无关，仅受硬件设备性能的限制。在过去的20多年中，Vibraimage技术传输和处理信息的能力增加了几十倍，这显著增加了对个体实时测量的情绪和心理生理参数的数量。

当然，vibraimage技术的应用程序数量也在增加（Minkin，2019b），因为测量一个人的心理生理状态的任务，不仅对安防领域，比如识别危险人员是必要的；而且对许多其他领域，如教育培训、人力资源、医疗健康、心理咨询，也是必要的。

应用程序数量的增加，能够创建各种心理生理状态的个体情绪和心理生理参数的重要数据库。我们可以通过对所获得的心理生理参数数据库的数学分析，回顾和重新检查关于规则、假设、原理的既有描述，以及各种情绪参数、心理生理状态和性格特征之间的关系。

振动技术的生理基础是前庭情绪反射（Minkin&Nikolaenko，2008a；2008b；Blank等人，2014）。从150年前伊万·谢切诺夫（Ivan Sechenov，1965）和查尔斯·达尔文（Charles Darwin，1872）的作品开始，科学家们就预测，人类运动反射可以反映其心理生理状态。

然而，在vibraimage技术发明之前，实际上不可能自动测量人的运动反射参数，这意味着不可能收集和分析所研究情绪之间的相关性统计数据。

从生物力学的角度来看（Bernstein，1967；1990），研究人体的某些部位，就足以获得关于人体运动的全部信息。Vibraimage的开发人员毫无意外的选择了头部，作为最具信息性的跟踪对象；因为头部在地球重力系统中的垂直位置，是由前庭系统控制下的颈部肌肉持续反射工作来保证的。

头部的三维运动模式是一个相当复杂的过程（Lyapunov，1950；Dubaié，2017），几乎不可能使用单个摄像头获得的平面图像来确定所有空间运动；而拼接两台摄像机拍摄的人类头部图像，以便更准确地实时确定空间位移，则是一项更困难的技术任务。

因此，科研人员首先需要确定彼此之间相关性最小的，头部运动的各种参数的最简单和最合乎逻辑的计算机算法（Minkin，2017）。测量头部运动的指定数学方法，允许使用单个摄像机全面记录头部的所有运动，因为其中的每个测量参数都只负责描述特定的运动模式。

目前，Vibraimage技术已经确定了200多个能够表征情绪和心理生理状态的参数（Ekman，1999；Scherer，2005）。在研究行为和性格特征的现代科学文献中，情绪、心理生理参数、性格和其他心理特征之间没有明确的区别（达尔文，1872年；埃克曼，1999年）；不同的研究人员使用不同的术语，因为没有一种公认的方法来确定人的心理和行为特征（Murik，2005；Scherer，2005）。

在生物特征学中，通常将所有生物特征分为生物特征和行为特征（ISO/IEC 2382-37-2016）。最初，研究人员根据性格行为特征随时间的变化率来划分这些特征，快速变化的特征被认为是情绪（例如，攻击或焦虑）（Ekman，1999），缓慢变化的特征（例如外向、神经质）被称为性格或心理类型（Jung，2016；Spielberger等人，1983）。

然而，这种依据时间来进行类型划分的观点是相当主观而随意的，因此非常不可靠；几乎所有的心理和行为特征都是动态实时的，它们相互关联，并且可以在外部因素的影响下发生变化（Bradley&Lang，1994；Chakraborty&Konar，2009）。比如，我们很难期望一个处于攻击状态，以及平静状态的同一个人，会保持一成不变的神经质或焦虑水平，因此，即使相对缓慢变化的性格特征，也无法保持稳定。

基于心理学术语的历史适用性，情绪、心理生理参数、性格，看起来是三个概念；但是从控制论和数理逻辑的角度来看，它们似乎应该结合在同一术语“行为特征”之下。

根据对人类的控制论方法，所有行为特征——情绪、心理生理参数和性格，都反映了一个人对刺激的心理生理反应。每个行为参数的本质是由形成机制和计算公式决定的，而不是由用于表示行为特征（如标签）的术语决定的。

在描述特征这方面，可能物理学家更容易，因为它们在发现新的物理量时可以引入新的术语。但是关于心理生理领域，有太多的描述性特征，所以提出新的标签是毫无意义的，我们需要使用那些真正的描述性变量。

基于心理学史的事实已经证明，一方面，我们有几百个源自各种心理学派的术语，来描述一个人的心理特征；另一方面，在vibraimage技术中，我们也有几百个参数可以表征一个人的头部运动。由于在控制论中，任何复杂系统都是由参数来表征的，因此我们也可以将一个人的行为特征分为多组参数——情绪、心理生理和性格参数。

我们可以将人的头部运动参数转换为已知的心理-情绪和心理-生理参数的任务，归结为找到所确定的头部运动参数与人的已知行为特征（情绪、心理-生理学参数、性格特征）之间的最接近匹配。

在过去的20年中，vibraimage技术一直在不断发展，能够测量和评估新的人类行为特征。

在第一本关于振动技术的专著（Minkin，2017）中，详细描述了仅计算两项情绪参数（攻击性和压力）的算法。但是最新的2017版vibraimage技术，可以实时计算每个因子的16项情绪和心理生理参数。

遗憾的是，目前关于vibraimage技术的信息，分散在各种出版物和项目描述中（Minkin，2017；2019；振动PRO，2019；VibraMI，2019），因此有必要系统总结vibraimage技术是如何分析情感和心理生理状态分析，它使用了哪些判读原则。

关于vibraimage技术原理和应用原则的阐释，可能对振动图像的检测用户有用，对研究控制论、人工智能、心理学、心理生理学、人类行为学等领域的专家也可能有用。

我们在使用Vibraimage技术时，所秉承的将一个人视为某个物理观测对象的工程学视角，可能有悖于主流心理学者基于主观经验推演的研究路径。

我们对控制论方法和振动图像技术的阐释，其核心理念是使用数学逻辑来指示情绪、心理生理参数和性格特征之间的一般规律。

在Vibraimage的发明者Minkin教授看来，让基于系统控制论的心理学，成为研究人类的科学；这就像技术控制论和物理学的关系一样有意义；在此基础上，将控制论心理学发展到应用领域，能够确保心理学沿着实证科学的道路稳步前进。

Minkin教授相信，只有对于人类行为观测使用控制论方法，才有可能理解心理学个人类行为；文本描述和经验假说，这类关于行为和情绪的主观方法应该成为过去，数学逻辑、生理特征的数学测量，以及用于确定行为特征的计算机算法，为理解情绪和人格的心理生理参数提供了新的维度和层次。

Vibraimage用户应该明白我在说什么，他们会认可上述Minkin教授所提出的论点和研究结果有多么令人信服。