什么是人脸表情识别

相比于传统的2D人脸识别，3D人脸识别技术能够捕捉面部的形状信息，如眼睛、鼻子和下巴的轮廓等独特特征。这种3D数据不受光照和视角变化的影响，因此能大大提高人脸识别的精度。

对于低分辨率或被遮挡的人脸图像，人脸修复算法可以填补缺失的面部细节。这些算法需要在有无遮挡的类似人脸图像上进行训练，以正确映射整个面部状态。

自然与摆拍表情、有限的头部旋转角度以及面部表情与内在情绪之间的脱节等问题，都会影响人脸表情识别的准确性。研究人员建议采用几何度量工具将面部表情视为等距变换，并结合上下文信息和其他模态（如注视方向）等方法提高准确率。

确保训练数据集的多样性和代表性，并标准化研究人员之间使用的数据集，有助于减少人脸表情识别系统中的偏差和不一致性，提高整体准确率至关重要。

人脸识别系统对正面和20度以内的侧面视角表现良好，但对更多侧面视角的人脸识别效果较差。低分辨率的人脸图像也给识别带来了很大困难，这是监控系统面临的主要障碍之一。

面部表情的变化会降低人脸识别的准确性，比如笑容会使系统的识别效果下降。此外，许多研究中使用的是人为做出的面部表情，而非自然表情，因此基于这些数据训练的算法在现实世界中的自然表情识别上可能会有所欠缺。人脸表情识别对头部旋转角度也有一定限制，当旋转角度超过20度时，识别效果会显著下降。

面部表情并不总是能直接对应内心情绪，因为表情有可能是人为做出或伪装的。为提高人脸识别的准确性，需要引入上下文信息，但这会增加计算复杂度。此外，研究人员使用的数据集在受试者人数和图像数量上也存在较大差异，这种不一致性也给算法训练带来了挑战。

在20世纪60年代和70年代，心理学家开始重新研究人类情绪及其表现形式，试图定义人对事件的正常情绪反应范围。这为后来的自动情绪识别研究奠定了基础。

20世纪70年代，建立了面部表情编码系统（FACS），用于对情绪的物理表现进行分类。FACS的创建者Paul Ekman认为，所有人类都有六种普遍存在的基本情绪，这些情绪可以通过面部表情进行编码。

过去几十年，自动面部表情识别研究主要集中在正面人脸图像。研究人员致力于开发能够识别面部特征中情绪表现的算法。

到2016年，面部特征情绪识别算法开始在大学实验室之外得到应用，一些科技公司收购了从事面部情绪识别的初创公司。到2016年底，商业面部识别系统供应商开始集成和部署情绪识别算法。

到2019年底，一家公司推出了一款面部表情情绪检测产品，可以在驾驶过程中识别人类的情绪。这标志着面部表情识别技术在实际应用场景中的进一步拓展。