摘要
人脸表情是人类情感表达的重要方式，自动识别面部表情对于人机交互、情感计算等领域具有重要意义。
本文旨在研究基于MATLAB的人脸面部表情识别技术，综述了人脸表情识别的研究背景、研究现状、主要方法及未来趋势。
首先，介绍了人脸表情识别的概念、意义及国内外研究现状；其次，重点阐述了基于MATLAB的人脸表情识别主要方法，包括传统机器学习方法和深度学习方法，并对不同方法的优缺点进行了比较分析；最后，对人脸表情识别技术的未来发展方向进行了展望，并对本研究的不足之处进行了总结。
关键词：人脸表情识别；MATLAB；特征提取；表情分类；深度学习
随着人工智能技术的飞速发展，人机交互技术也越来越受到人们的关注。
作为一种自然、直观的情感表达方式，人脸表情在人与人之间的交流中起着至关重要的作用。
人脸表情识别(FacialExpressionRecognition,FER)旨在赋予计算机理解人类情感的能力，使其能够更好地服务于人类。
人脸表情识别是指通过计算机分析人脸图像或视频序列，识别出其中蕴含的情绪状态，如快乐、悲伤、愤怒、惊讶、厌恶、恐惧等。
这项技术涉及计算机视觉、模式识别、机器学习等多个学科领域，近年来取得了显著进展。
人脸表情识别技术在人机交互、安全监控、医疗诊断、教育娱乐等领域具有广泛的应用前景。
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