随着全球信息化进程的全面推进,教育信息化已发展为推动我国教育事业迈向现代化的重要途径。高等院校作为推进教育信息化发展的重要机构,亟需将信息化技术应用于人才培养的各个环节,以提高人才培养的质量。微表情是个体内在情绪的流露与掩饰,具有难以伪造和抑制的特点,因此可以将其作为多个教育环节的评价线索。心理健康教育是高校教育体系中不可或缺的环节,对提高人才培养质量的影响越来越深远。目前,利用《中国大学生心理健康网络测评系统》开展心理健康测评是我国高校心理健康教育在心理健康测评领域信息化建设重点内容之一,这为后续学生心理健康教育的实施提供重要依据,但是这种测评仅在量表层面收集受测评学生的答案,其可靠性易受个体主观认知影响。因此,论文以微表情为研究对象,研究视频中微表情的检测与识别;并以大学生心理健康测评场景为例,研究微表情识别在大学生心理健康测评中的应用,主要研究内容包括:(1)面向微表情识别的ROIs(Regionsof Interesting,感兴趣区域)提取研究。首先分析了不同微表情下面部肌肉运动的区域特性,从而划分出四个微表情ROIs;然后构建ROIs提取模型训练数据集,并且通过控制变量法和大量对比实验探究了权值初始化方式、学习率和训练迭代次数对模型训练效果的影响;最后训练了一个提取效果较理想的ROIs提取模型。(2)基于ROIs的微表情识别研究。利用ROIs提取模型筛选出视频序列中所有可能包含微表情的片段;然后根据微表情与宏表情的空间共性特征,训练了一个基于迁移学习的微表情识别模型,并通过大量实验修正了模型各权重参数;最后通过对比该算法与现有较优秀的微表情识别算法在同一数据库上的表现,验证了该算法的先进性。(3)新型大学生心理健康测评原型系统开发。针对大学生心理健康测评场景特点,并基于微表情识别和在线心理健康测评技术,开发了一款新型的大学生心理健康测评原型系统,为大学生心理健康测评提供了新的信息化手段与工具,对完善高校心理健康教育信息化体系具有一定的实践意义和应用价值。