基于视频的人脸表情识别算法研究与系统设计文献综述

人脸表情是人类情感表达的重要方式，基于视频的人脸表情识别作为计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向，近年来受到越来越多的关注。

与静态图像相比，视频包含更丰富的面部运动信息，能够更准确地反映真实的情感变化。

本文首先介绍人脸表情识别的相关概念，包括表情类别、识别流程等。

然后，回顾基于视频的人脸表情识别的研究历史和现状，重点介绍传统方法和基于深度学习的方法，并对不同方法的优缺点进行比较分析。

接着，详细阐述基于视频的人脸表情识别算法的研究现状，包括人脸检测与跟踪、表情特征提取、表情分类等关键技术，并对现有技术的局限性进行分析。

最后，展望基于视频的人脸表情识别技术的发展趋势，并探讨未来的研究方向。

关键词：人脸表情识别；视频分析；深度学习；特征提取；情感计算

人脸表情是人类表达情感的重要方式之一，它能够传递丰富的信息，促进人与人之间的交流和理解。

人脸表情识别(FacialExpressionRecognition,FER)旨在通过计算机自动识别和分析人脸图像或视频序列中的表情变化，进而推断出人的情感状态，近年来已成为计算机视觉和模式识别领域的研究热点。

传统的FER主要基于静态图像，但由于缺乏时序信息的刻画，难以准确识别复杂多变的动态表情。