性别与年龄因素下的鲁棒人脸表情识别策略：随机森林方法

本文主要探讨了在人脸识别领域中，特别是人脸表情识别，如何通过结合性别和年龄因素来提高系统的鲁棒性和准确性。人脸表情识别作为一项关键技术，在众多应用领域中扮演着关键角色，包括安全驾驶、智能教室、视频会议、虚拟现实和认知科学等[1-4]。该研究聚焦于两个主要组成部分：特征提取和分类器设计。 特征提取是人脸表情识别的核心环节，它涉及从图像中提取能够区分不同表情的特征。当前，主要的特征提取方法分为两类：基于几何结构的方法和基于表观的方法。基于几何结构的方法依赖于精确的关键点定位，利用这些关键点来构建人脸的几何距离和角度特征向量[6-7]，虽然这种方法对人脸姿态和遮挡相对敏感。相比之下，基于表观的方法更关注图像纹理信息，尽管简便有效，但在面对遮挡和光照变化时鲁棒性较差[8-9]。 为了增强鲁棒性，研究者注意到人脸属性如性别和年龄对表情识别的影响。例如，不同性别人群和年龄段的表情表现模式有所不同，如儿童和成年人对悲伤表情的理解就有差异。针对这一现象，研究团队提出了一个基于人脸性别约束的随机森林表情识别方法[17]，这种方法考虑到了性别这一关键因素，旨在提高识别性能，并且适应不同个体之间的表情差异。 经典分类器如k-最近邻（KNN）和支持向量机（SVM）在表情识别中被广泛使用，但随着深度学习的发展，卷积神经网络（CNN）因其端到端的学习能力成为新的热点[2,10-11]。然而，CNN模型需要大量训练数据和高性能计算资源，同时Softmax分类器可能不是最佳选择。有研究指出，在深度学习特征提取后，联合贝叶斯分类器或SVM在表情识别上可能表现更优[13]。 因此，本文不仅关注技术细节，如特征提取和分类器设计，还特别强调了性别和年龄因素在鲁棒人脸表情识别中的重要性，这在实际应用中对于提高系统的适应性和准确性具有重要意义。未来的研究可能会继续探索如何更好地融合这些因素，以构建更为精确和鲁棒的人脸表情识别系统。