文献综述
一、系统开发的背景及意义随着人工智能的发展，人脸表情识别已经成为当前的研究热点。
人脸表情识别（Facial expression recognition, FER）技术是将生理学、心理学、图像处理、机器视觉与模式识别等研究领域进行交叉与融合。
人脸表情识别技术在人机交互、商业、等领域都有广阔的应用前景。
面部表情，作为人们日常生活一种非语言交际可视信息，一定程度上是人们内在情绪情感的反映，可以想象面部在交流中所扮演的重要角色以及它向对话者传递特定信息的能力。
如果不看到一个人的脸，就很难理解他的内心状态，因此，人脸表情在非语言交际中起着不可替代的作用，它们可以传达情感、表明意图、警觉、痛苦和性格特征。
随着摄像头的普及，通过分析面部表情来感知人类情感是一个比较实际的方案。
事实上，目前面部表情分析已经成为计算机视觉和人工智能领域的重要方向，它的潜在应用包括远程教育、安全驾驶和服务机器人等存在情感人机交互需求的领域。
比如，目前部分智能手机的相机使用了微笑表情触发自动拍照的功能，高端汽车使用摄像头监测驾驶员的情绪状态并采取相应的安全提示措施，医疗卫生领域通过表情识别系统实时观察病人状况以便于提供给医生更真实的症状反应，可以通过表情识别系统观察人的微表情来判断是否说谎，在孩童发展领域观察孩童的情感状况及性格问题促进孩童的健康成长，在安全支付领域也可通过检测特定表情来确定快捷支付的前提下保证安全。
人脸表情分析技术在未来的日常生活中对于改善人们的生活方式和生活质量方面均有着巨大的潜力。
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