文献综述
在人工智能概念形成的初期，研究学者们就着手开始了对人脸识别技术的研究。有关人脸识别系统的研究最早可追溯至20世纪60年代，然而由于当时科技背景发展的限制，并未取得较为突出的进步。1980年以后，计算机技术及成像技术得以较J决的发展，为人脸识别技术研究的开始提供了基础。1990年以后，相关科技背景己初步成熟，美国、日本及德国等发达国家率先进行了研究与技术实现，至此标志着人脸识别技术进入初级的应用阶段。
一、国外研究现状
在人脸识别技术相关研究方面，国外学者在此领域起步比较早，并且付诸了许多努力，获得了不错的成绩。而国内对于人脸识别技术的研究则起步较晚，但进展迅速，也取得了一些可喜的成果。人脸识别技术是否成熟的直接标准为是否具有较高的准确性及实时性，而这些都依赖于表现优异的核心算法。事实上，各国在人脸识别领域上的竞争，实质是对尖端核心算法的竞争。
人脸识别技术强烈的市场需求和广泛的应用前景吸引了全世界范围内各大高校、研究所、商业研发中心等科研机构对其进行探索研究。在美国，陆军研究实验室和国防高级研究计划局制定并实施了人脸识别技术工程计划。该计划除了对人脸识别技术的研究起到了积极推动作用外，最重要的一个贡献是创建了一个国际通用的人脸数据库FERET。自2000年以来，美国国家标准与技术研究院定期开展对人脸识别相关产品进行的测试活动，以此来鼓励更多的学者对人脸识别相关技术的研究l。具体到人脸识别关键技术的研究，近些年也有一些突出的进步。2009年，Wright等将稀疏表示技术运用于人脸识别系统中，通过建立人脸样本字典使人脸识别系统对于光照变化、部分遮挡等干扰环境具有良好的鲁棒性。2014年，Abiantum等建立了混合多特征的3D人脸模型，能够匹配存在角度偏转的测试样本，实现精准的识别分类。2016年，Boussaad等针对人脸随年龄增长变化而导致识别率较低的问题，通过采用融合主动外观模型与二维离散余弦变换的方法，以实现高效的跨年龄人脸识别。
人脸表情识别算法的发展与人脸识别算法有着很大的相似性，但最早研究人类表情的是生物学家和心理学家们。19世纪生物学家达尔文所著的《人类和动物的表情》是最早研究人类表情的书。总的来说，人脸表情识别的发展也可以大致分为3个阶段:基于生理和心理学建模(1971年一1990年)的表情研究、基于计算机统计特征的表情识别(1991年一2011年)和基于大数据和复杂模型(2012年一现在)的表情识别。时间的划分和人脸识别计算的划分有着相同之处。
(一)基于生理和心理学建模的表情识别(1971年一1990年)
这一阶段的开始是源于1971年，心理学家Ekman等人提出了人脸表情的6种基本分类f231，分别是仄恶(Disgust )、高兴(Happiness)、悲伤(Sadness )、恐惧(Fear )、惊奇(Surprise)和愤怒(Anger )。加上一种中性(Neutral)的平静表情就是目前被大家所接受的人类表情7种分类之一。1978年，Ekman等人在基本的表情分类上，依据脸部肌肉的运动情况划分了44个表情活动单元( Action Unit, AU )，提出了人脸动作编码系统FACS}24}。同年，S~等人提出了人脸表情识别技术初步的说明文章，宣布着人脸表情识别的研究正式拉开序幕。
Elman等心理学家在人脸表情方面的研究成果为接下来的人脸表情识别技术莫定了坚实基础，Suwa等人则拉开了人脸表情识别的研究序幕。
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