摘要
人脸表情是人类情感表达的重要方式，自动识别面部表情在人机交互、情感计算、医疗诊断等领域具有广泛的应用前景。
本文综述了基于MATLAB的人脸面部表情识别技术研究现状，首先介绍了人脸表情识别的概念、流程和常用数据库，接着重点阐述了基于MATLAB平台的人脸表情识别主要研究方法，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了比较分析。
最后总结了当前研究存在的问题和挑战，并展望了未来的发展方向。
关键词：人脸表情识别；MATLAB；特征提取；表情分类；深度学习
人脸表情识别是指利用计算机技术对人脸图像或视频序列进行分析，以识别出其中包含的情绪状态的过程。
它涉及模式识别、计算机视觉、图像处理、机器学习等多个学科，近年来已成为人工智能领域的研究热点之一。
人脸表情识别系统通常包括以下几个步骤：
1.人脸检测与定位:从输入图像或视频中准确地检测出人脸区域，并定位出关键特征点，如眼睛、鼻子、嘴巴等。
2.人脸图像预处理:对检测到的人脸区域进行归一化处理，以消除光照、姿态、遮挡等因素的影响，提高识别的鲁棒性。
3.特征提取:从预处理后的人脸图像中提取出能够有效表达表情信息的特征向量。
常用的特征提取方法包括几何特征、纹理特征、频率域特征等。
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