1、人類(lèi)對(duì)于面部表情的研究，最始于生理學(xué)家和心理學(xué)家對(duì)于表情和情緒的研究，他們對(duì)表情和情緒之間的關(guān)系、表情的多樣性、臉部表情含義的表述以及表情的分類(lèi)等問(wèn)題進(jìn)行了研究。從人類(lèi)語(yǔ)言學(xué)的發(fā)展中，我們也可以看出面部表情情感的識(shí)別，對(duì)于唇語(yǔ)的理解有著輔助作用。在人類(lèi)行為學(xué)發(fā)展中，我們也能看出面部表情情感的識(shí)別能夠提高人類(lèi)交流中的信任度；對(duì)于商業(yè)應(yīng)用中也占有重要的一環(huán)，可視電話和電視會(huì)議也能從人們面部表情中加深交流，讀懂他人內(nèi)心世界；對(duì)于醫(yī)療系統(tǒng)方面，

2、從病人的面部表情體現(xiàn)出來(lái)的情感可以用來(lái)輔助判斷病人的心理、精神、身體各方面的狀況；除此之外，對(duì)其他行業(yè)如：公安部門(mén)、律師行業(yè)等，讀懂他人的面部表情情感，對(duì)他們的工作都至關(guān)重要。
　　本文在參考大量中外前人研究的成果上，對(duì)隱馬爾可夫模型進(jìn)行了適當(dāng)?shù)母倪M(jìn)，從而設(shè)計(jì)出了一種多姿態(tài)下的人臉情感表情識(shí)別方法，期間主要做了下面一些改進(jìn)：
　　首先在已有的研究基礎(chǔ)上，通過(guò)相位的形式，將面部區(qū)域的運(yùn)動(dòng)形式給表示出來(lái)，然后基于相位的面部表情運(yùn)

3、動(dòng)特征，其通過(guò)構(gòu)造特征向量和序列來(lái)對(duì)面部特征進(jìn)行表示，這樣相應(yīng)的特征向量計(jì)算顯著簡(jiǎn)化，后續(xù)表情分類(lèi)處理工作也更簡(jiǎn)單。
　　其次通過(guò)對(duì)離散隱馬爾可夫模型的分析，并考慮到其在描述表情特征序列方面的不足，本文對(duì)此提出了一種改進(jìn)算法，并實(shí)現(xiàn)了與面部表情時(shí)序特征的方法。本算法為了分析方便，通過(guò)適量減少矢特征誤差，并假設(shè)此特征序列在一定程度上服從高斯混合分布。
　　最后本文利用了k-means聚類(lèi)算法；來(lái)計(jì)算高斯混合模型的初始值，并總結(jié)