摘要
面部表情是人类情感表达的重要方式，对面部表情的自动识别在人机交互、情感计算、医疗诊断等领域具有广泛的应用价值。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络的面部表情识别方法取得了显著的成果。
本文首先介绍了面部表情识别的研究背景及意义，并对卷积神经网络的基本概念进行了概述。
然后，对现有的基于卷积神经网络的面部表情识别算法进行了综述，从网络结构、数据增强、损失函数等方面分析了不同算法的特点和性能。
最后，总结了当前研究中存在的问题和挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：面部表情识别；卷积神经网络；深度学习；情感计算；特征提取
#1.1研究背景及意义
面部表情是人类表达情感的重要方式之一，它能够直接、真实地反映出个体的内心活动和情绪状态。
对于人类而言，识别面部表情是社交活动中不可或缺的一部分，它有助于我们理解他人的意图、预测他人的行为，并做出相应的反应。
随着人工智能技术的飞速发展，赋予机器识别和理解人类情感的能力成为了一个重要的研究方向。
面部表情识别作为情感计算领域的一个重要分支，其目标是使计算机能够像人类一样准确地识别和理解人类的面部表情，进而实现更加智能化的人机交互。
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