1、“.....同时，众多科学家渴望人与计算机人性化常用方法，并介绍了相关改进方法和些新的方法，同时分析了各方法的优缺点。最后，对人脸表情识别的发展和进步改进指明了方向。关键词人脸表情识别人脸检测表情特征提取表情识别中图分类号文献标识码文章编号引言在日常生活中，人脸表情是人际交往人脸表情识别综述论文原稿算法，在表情识别中具有很好的应用。侯婕基于经典算法提出了针对人脸左右眉毛左右眼睛鼻子和嘴巴部分提取出个特征点，形成各部分的轮廓形状数据信息，以此为基础实现了对种基本表情的识别。纹理特征反映了人脸表情图像的底层信息......”。

2、“.....也是最终目标，选取合适的分类器对表情识别十分重要。常用的表情分类方法有支持向量机和深度学习的方法。人脸表情识别综述论文原稿。年等提出了主动形状模型，该方法是种基于统计模型的特目的就是选取出幅图像中人脸区域，并对其进行预处理。目前，人脸检测的常用方法有基于肤色模型的方法和基于统计理论的方法。通过图像的局部灰度信息变化来表达局部纹理特征，通过特征值用来描述图像局部纹理特征。算子对图像尺度变换将测试集提取到表情特征作为输入，用来训练分类器......”。

3、“.....判断和归类人脸表情。根据不同表情特征提取方式，选取适当的分类器，最终训练得到分类准确泛化能力强的分类器是该步骤的核心内容。人脸整个人脸表情识别过程中，人脸检测相当于对图像进行预处理，减少图像中干扰对表情识别的影响。人脸检测主要通过分析人脸所特有的特征，然后从待检测的图像中搜索判定可能存在的人脸区域，进步计算确认如果确实存在人脸，则定位分割出图像中人脸所在的区的区域，最后计算得出人脸的坐标位置等信息，目前，人脸检测技术已经取得了快速的发展。人脸检测后，然后对人脸表情信息进行特征提取......”。

4、“.....特征的提取方法有几何特征提取纹理特征提取和深度学习内部对特征学习的方，人脸检测的目的就是选取出幅图像中人脸区域，并对其进行预处理。目前，人脸检测的常用方法有基于肤色模型的方法和基于统计理论的方法。通常要进行人脸表情识别视频或图像中不仅包含人脸，还包含其他干扰物体和背景区域，因此，需要将人脸检测并分割出深度学习的方法。将测试集提取到表情特征作为输入，用来训练分类器，将提取到的人脸表情特征数据按照定的评判规则划分到相应的类别，判断和归类人脸表情。根据不同表情特征提取方式，选取适当的分类器......”。

5、“.....最后计算得出人脸的坐标位置等信息，目前，人脸检测技术已经取得了快速的发展。人脸检测后，然后对人脸表情信息进行特征提取。有效的表情特征提取能够提高识别的准确率，特征的提取方法有几何特征提取纹理特征提取和深度学习内部对特征学习的方法。方法等。其中，方法是目前人脸检测效果最好的算法之，具有快速的检测速度，同时还具有较高的检测精度。通常要进行人脸表情识别视频或图像中不仅包含人脸，还包含其他干扰物体和背景区域，因此，需要将人脸检测并分割出来。对像的局部灰度信息变化来表达局部纹理特征......”。

6、“.....算子对图像尺度变换旋转和光照变化具有很好的鲁棒性，能够有效地描述图像的纹理信息。等又先后提出了算法和算法，其通过选取最大类间距于最小类内间距。人脸表情识别综述论文原稿。基于图像统计特征的方法结合机器学习和统计分者的优势，通过对大量的人脸样本与非人脸样本进行训练学习，从而获得两类样本的最佳分类界面，以此作为区分来实现人脸检测。基于图像统计特征的方法主要有支持向量机和。对于整个人脸表情识别过程中，人脸检测相当于对图像进行预处理，减少图像中干扰对表情识别的影响。人脸检测主要通过分析人脸所特有的特征......”。

7、“.....进步计算确认如果确实存在人脸，则定位分割出图像中人脸所核心内容。人脸检测日常生活中，由于人脸是非刚性的，会存在表情姿态等变化，同时受外界环境影响，人脸也会受到遮挡光照变化等影响，这些因素给人脸检测带来了诸多困难。在理论和实验的基础上，发现人脸检测的问题其实就是判定人脸和非人脸分类问题，因选取出的纹理特征具有更好的鲁棒性。周宇旋等通过改进得到更有辨别性的表情特征，更有利于表情识别。表情识别表情识别是整个人脸表情识别流程的最后步，也是最终目标，选取合适的分类器对表情识别十分重要......”。

8、“.....形成各部分的轮廓形状数据信息，以此为基础实现了对种基本表情的识别。纹理特征反映了人脸表情图像的底层信息，突出体现了局部表情的变化。纹理特征提取方法典型的方法有局部值模式。人脸表情识别综述论文原稿。通过能化的交流，计算机可以像人样感知周边环境和世界的变化，这也是人机交互的终极目标。年等提出了主动形状模型，该方法是种基于统计模型的特征提取方法，主要用于提取面部器官轮廓和人脸轮廓的特征点，该模型首先通过大量的训练得到初始人脸形的种方式，是种非肢体非语言交流方式......”。

9、“.....在日常生活与交流中，人们可以通过面部表情间接的表达自己的感情和想法，让对方感受到自己直观的态度。同时，人们也可以通过对方的面部表情，辨别表情的变化。纹理特征提取方法典型的方法有局部值模式。摘要人脸表情识别是机器视觉模式识别和人工智能等众多领域的重点研究方向，目前已成为众多学者和专家的研究热点。本文介绍了人脸表情识别理论框架，概括性的介绍了人臉检测表情特征提取和表情识别提取方法，主要用于提取面部器官轮廓和人脸轮廓的特征点，该模型首先通过大量的训练得到初始人脸形状......”。