摘要
人脸表情是人类情感表达的重要方式，人脸表情识别技术作为情感计算领域的关键技术之一，在人机交互、医疗诊断、安全监控等领域具有广泛的应用前景。
本文首先概述了人脸表情识别的研究背景和意义，并介绍了人脸表情识别的定义、分类、识别流程等基本概念。
然后，对基于深度学习的人脸表情识别方法进行了综述，包括卷积神经网络(CNN)、深度置信网络(DBN)、循环神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN)等方法，分析了各种方法的优缺点和适用场景。
接着，本文探讨了人脸表情识别技术面临的挑战，如光照变化、姿态变化、遮挡、个体差异和数据库的局限性等。
最后，总结了人脸表情识别技术的发展趋势，包括多模态情感识别、跨数据库人脸表情识别、微表情识别和基于小样本学习的人脸表情识别等方向。
关键词：人脸表情识别；深度学习；情感计算；模式识别；计算机视觉
人脸表情是人类表达情感的重要方式，它能够传递丰富的情感信息，是人类之间进行情感交流的重要媒介。
人脸表情识别(FacialExpressionRecognition,FER)技术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，进而理解人类的情感状态。
人脸表情识别的研究涉及多个学科领域，包括计算机视觉、模式识别、机器学习、心理学等。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，人脸表情识别技术取得了显著的进展，并在人机交互、医疗诊断、安全监控、情感计算等领域展现出巨大的应用潜力。
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