摘 要：从工程效果的角度上看，人脸识别技术已经发展成十分成熟的技术。但是，现实任务对于人脸识别的要求不仅仅止步于从机器视觉的角度上了解人脸的表层信息，对于。以人脸识别技术为基础对研究客体进行情感计算是一种透过人脸表面挖掘客体情感的重要技术。本文致力于解决现代表情识别技术存在的由于数据源不适配导致的识别效果差等问题，并设计了基于深度学习的表情识别情感计算系统。

关键词：表情识别;情感计算;深度学习

1 引言

大量的心理学与生理学理论认为，人体拥有丰富的表情是生物进化的结果。哺乳动物和人都有表情，它是生存的需要，是自然选择的结果，是先天就存在的。在达尔文的进化论中曾有过记载，例如：一些恐惧的表情会让我们的瞳孔放大，在野外生存时这种瞳孔放大可以让人了解到更多的信息，从而做出使生存几率变大的行为。但是，这也是一种比较宽泛的说法，真正将表情识别和情感分析联系在一起的是著名的心理学家Ekman[1]。他提出，重要面部单元系统编码是客观的，也就是说人脸的各个肌肉单元不会完全地被主观意识所控制，而是被情感客观控制的。另外，他提出了基本表情模型，將表情模型分为六大模块（生气、伤心、开心、怀疑、害怕、惊喜）。本研究讨论的表情识别主要是面向以上六种感情。

上个世纪60年代开始，表情识别的概念已经存在。到了现代，大量的人脸表情数据库也为相关的研究而开源，但是与此同时，这些数据库都存在着一定的问题。……