面部表情情感特征提取的经典方法与最新进展？ 热门官方

回答：经典方法基于几何特征（如FACS的Action Unit（AU）编码，通过面部关键点位移描述表情，如AU4（皱眉肌收缩）表“愤怒”）与外观特征（如LBP-TOP描述纹理变化）；最新进展包括：①3D面部表情特征提取（如3DMM结合光流法捕捉微表情的动态形变，精度达0.1mm级）；②深度学习驱动的特征学习（如用CNN自动学习面部表情的高层特征，ResNet-50在CK+数据集上的识别准确率达98.2%）；③跨姿态/光照鲁棒特征（如CycleGAN生成不同姿态/光照的人脸图像，增强特征泛化性）。关键技术挑战是微表情特征提取（持续时间<0.5s，运动幅度小）与伪装表情识别（如刻意控制的“假笑”）。