摘要
人脸表情识别作为情感计算领域的关键研究方向，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。
其旨在赋予机器识别、理解和模拟人类情感的能力，在人机交互、安全监控、医疗诊断等领域具有广阔的应用前景。
本文首先介绍人脸表情识别的基本概念、研究意义以及发展历程，并阐述基于OpenCV的人脸表情识别系统的基本框架和流程。
随后，本文将重点探讨人脸表情识别的主要研究方法，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比较分析。
同时，本文还将详细介绍OpenCV库在人脸表情识别系统中的应用，包括人脸检测、特征提取和表情分类等关键技术。
此外，本文还将对人脸表情识别领域面临的挑战和未来发展趋势进行展望。
关键词：人脸表情识别；OpenCV；深度学习；计算机视觉；情感计算
人脸表情是人类表达情感的重要方式之一，能够直接反映个体的内心活动和心理状态。
人脸表情识别（FacialExpressionRecognition,FER）旨在使计算机具备自动识别和理解人类面部表情的能力，是人工智能领域的一个重要研究方向。
人脸表情识别技术在多个领域具有广阔的应用前景，例如：
人机交互（Human-ComputerInteraction,HCI）：更自然、更智能的人机交互方式，例如情感机器人、虚拟助手等。
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