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文献综述
1.前言面部表情识别就是提取人的面部特征并进行处理从而识别出其表情，它是人工智能和人机交互的重要组成部分，其研究涉及了多个学科[1]。
随着技术的不断发展，面部表情识别在智能交通，公共安全等多个方面的应用都有着出色的表现[2]。
例如，在刑事侦查中面部表情识别可用于定量评估被询问者的情绪状态和变化；在医疗系统中面部表情识别可以揭示临床相关的表情变化以判断一些神经系统疾病；在电子商务中，面部表情识别可用于电子设备交互时判断客户对服务的满意程度。
人脸面部表情具有复杂性与多样性的特点，这使得人脸面部表情的识别有着很大的难度[3]。
2.研究现状在国外，表情识别的研究已有几十年历史。
1971年，Ekman等第一次将表情划分为6种基本形式，包括悲伤、高兴、恐惧、厌恶、惊讶和愤怒。
传统的表情识别方法主要分为人脸面部特征提取与表情分类两部分。
2008年，Bashyal等提出基于Gabor小波变换的表情特征提取方法。
2006年，Hinton等提出深度信念网络，使得深度学习重新引起重视 [5]。
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