本发明提供了一种时空域信息融合随机森林的微表情检测方法，包括：S1：通过人脸跟踪检测，完成输入视频序列预处理；S2：使用所提出的特征空间表示整个视频序列，由呈现为金字塔式层级的二维子区域表征的统一局部二进制模式来表示；S3：采用改进的增强方式融合时空域信息作为随机森林源对象；S4：使用基于随机森林的嵌入式特征选择方法来选择最具区别性的特征；S5：基于时空域信息融合随机森林算法构建微表情分类器。本发明利用微表情视频序列在时域和空域上的双重信息通道及随机森林分类器的天然多元处理能力，通过识别面部正面低维外观特征空间分类微表情。基于本发明方法，人脸微表情识别率有较大幅度提升，且对基础数据库依赖降低。