Micro-Expression Recognition & Analysis Tool | 微观情绪识别分析工具
专业人脸微表情识别与情绪状态分析工具
安装使用
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帮我安装这个 AI Skill：Micro-Expression Recognition & Analysis Tool | 微观情绪识别分析工具。 它的用途是：专业人脸微表情识别与情绪状态分析工具 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/micro-expression-recognition-analysis-tool-微观情绪识别分析工具-x-2/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
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使用示例
‘分析这段面试视频中候选人的面部微表情，输出情绪时间线，标注出惊讶、愤怒、轻蔑的片段。’它会自动检测人脸、逐帧识别动作单元，生成包含情绪概率曲线、关键帧截图和置信度评分的报告，并标注出情绪突变点供进一步分析。
介绍
该工具解决的是传统情感分析无法捕捉的“隐性情绪”问题——当用户口头表达与真实感受不一致时，面部微表情（持续1/25秒至1/5秒的肌肉动作）能暴露其真实心理状态。它通过计算机视觉技术逐帧分析面部动作单元（AU），输出包含基本情绪（快乐、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶、轻蔑）及复合情绪的概率分布报告，并标注关键帧的时间戳与置信度。
使用方式灵活：支持上传视频文件或接入实时摄像头流，自动检测人脸区域并跟踪表情变化。分析完成后，以可视化图表和结构化数据表呈现情绪时间线，可导出JSON/CSV格式供二次分析。用户无需机器学习背景，只需提供符合清晰度要求的人脸视频即可。
适合人群包括产品经理（用于用户测试时捕捉未言明的挫败感）、学术研究者（在心理学、人机交互实验中量化情绪反应）、以及数据分析师（结合业务数据构建情绪-行为关联模型）。对于需要客观评估用户真实感受的场合，该工具能提供语言难以替代的洞察。
使用建议：确保视频中人物正面朝向摄像头、光照均匀、无大面积遮挡；单次分析建议时长不超过10分钟以避免处理延迟；输出结果应结合上下文综合判断，避免单一依赖机器情绪识别。
核心特点
区别于基于文本或语音的情感分析工具，该技能直接解析面部肌肉微动作，能捕捉到用户无意识流露的真实情绪，特别适用于无法通过语言表达或存在社交掩饰的场景。
注意事项
仅适用于清晰正面人脸视频，对遮挡、侧脸、低分辨率或极端光照条件下效果显著下降，且无法识别复杂文化背景下的情绪规范差异。
常见问题
支持实时视频分析吗？
支持，可接入摄像头实时流，但需保证网络带宽和算力充足，建议帧率不低于15fps。
能识别哪些情绪？
基于FACS编码系统，可识别快乐、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶、轻蔑七种基本情绪及多种复合情绪，并给出置信度。
给 AI 助手的安装指引
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请访问 https://321skill.com/skills/micro-expression-recognition-analysis-tool-微观情绪识别分析工具-x-2/raw/index.md 读取 Micro-Expression Recognition & Analysis Tool | 微观情绪识别分析工具 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
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