基于卷积神经网络的面部表情识别算法及实现文献综述

面部表情是人类情感表达的重要方式，对面部表情的自动识别是实现自然人机交互的关键技术之一。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络的面部表情识别取得了显著进展。

本文首先介绍了面部表情识别的背景和意义，以及卷积神经网络的基本原理。

然后，对现有的基于卷积神经网络的面部表情识别算法进行了分类和综述，并比较了不同算法的优缺点。

接着，介绍了面部表情识别常用的数据库和评价指标。

最后，对基于卷积神经网络的面部表情识别的未来发展方向进行了展望。

关键词：面部表情识别；卷积神经网络；深度学习；情感计算；人机交互

1.1面部表情识别面部表情识别(FacialExpressionRecognition,FER)旨在从静态图像或动态视频序列中自动识别出人类的面部表情类别，是人工智能领域的一个重要研究方向。

它涉及计算机视觉、模式识别、机器学习、心理学等多个学科，其目标是使计算机能够像人类一样理解和感知情感。

1.2卷积神经网络卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专门用于处理具有网格结构数据的深度学习模型，其灵感来源于生物视觉皮层。