摘要
人脸表情是人类情感表达的重要方式，自动识别面部表情变化对人机交互、情感计算、医疗诊断等领域具有重要意义。
近年来，深度学习技术的快速发展为表情识别领域带来了新的突破，特别是深度卷积神经网络（DCNN）凭借其强大的特征提取能力，显著提升了表情识别精度。
本文首先介绍人脸表情识别的研究背景、意义以及相关概念；接着，回顾了深度学习技术应用于人脸表情识别领域的研究历程，重点阐述了不同网络结构、数据库以及优化策略等方面的研究进展；然后，分析比较了现有主要研究方法的优缺点；最后，总结了人脸表情识别技术面临的挑战，并展望了未来的研究方向。
关键词：人脸表情识别；深度学习；卷积神经网络；情感计算；特征提取
人脸表情是人类表达情感的重要方式之一，它能够传递丰富的情感信息，例如喜悦、悲伤、愤怒、恐惧等。
自动识别和理解人脸表情变化对于实现自然和谐的人机交互、构建智能情感计算系统、辅助医疗诊断等方面都具有重要的现实意义[1]。
人脸表情识别（FacialExpressionRecognition,FER）旨在利用计算机视觉技术，从静态图片或动态视频序列中自动识别出人物的面部表情类别。
传统的FER方法通常依赖于人工设计的特征，例如局部二值模式（LBP）、Gabor特征、方向梯度直方图（HOG）等[2]。
然而，这些方法存在着特征提取过程繁琐、鲁棒性差等局限性，难以满足复杂环境下的表情识别需求。
近年来，深度学习技术的兴起为FER领域带来了新的机遇。
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