基于深度学习与传统机器学习的人脸表情识别综述_王信

资 源 简 介

基于深度学习与传统机器学习的人脸表情识别综述_王信

详 情 说 明

人脸表情识别作为计算机视觉领域的重要研究方向，近年来在深度学习与传统机器学习的技术推动下取得了显著进展。传统机器学习方法通常采用手工设计的特征提取器，如Gabor滤波器、LBP特征等，结合SVM、随机森林等分类算法完成表情分类任务。这类方法的优势在于模型可解释性强，计算资源消耗较低，但在复杂场景下的泛化能力有限。

深度学习技术通过端到端的学习方式，自动从原始图像数据中提取多层次的特征表达。卷积神经网络(CNN)成为主流架构，通过堆叠的卷积层、池化层和非线性激活函数，能够捕捉面部表情的细微变化。随着Transformer在视觉领域的应用，基于自注意力机制的模型也展现出优异的性能表现。

两种技术路线各有特点：传统方法在数据量有限时更具优势，而深度学习依赖大规模标注数据但识别精度更高。当前研究趋势显示，将两者优势结合的混合方法、针对小样本场景的迁移学习策略，以及结合时空信息的动态表情分析成为新的技术突破点。