面部表情是面部肌肉的一个或多个动作或状态的结果。这些运动表达了个体对观察者的情绪状态。面部表情是非语言交际的一种形式。它是表达人类之间的社会信息的主要手段，不过也发生在大多数其他哺乳动物和其他一些动物物种中。

面部表情的研究始于 19 世纪，

1872年，达尔文在他著名的论著《人类和动物的表情（The Expression of the Emotions in Animals and Man，1872）》中就阐述了人的面部表情和动物的面部表情之间的联系和区别。

1971年，Ekman 和 Friesen 研究了人类的 6 种基本表情 （即高兴、悲伤、惊讶、恐惧、愤怒、厌恶 ） ，并系统地建立了人脸表情图象库，细致的描述了每一种表情所对应的面部变化，包括眉毛、眼睛、眼睑、嘴唇等等是如何变化的。

当今时代，随着科学技术的发展,人脸表情识别作为人工智能的一个重要研究分支，在心理治疗、刑事侦探和人工智能交互等方面有很广大的研究前景。

近几年有关人脸表情识别的研究不断有新的成果出现，人脸表情识别(FER)系统一般分为人脸检测与预处理、表情特征提取和表情分类等几个大的步骤，其中表情特征提取又可分为静态人脸表情识别与动态视频序列的特征提取方法，而表情分类则主要分为隐马尔可夫模型法、人工神经网络法、支持向量机和稀疏表示分类法等等。

对于人脸表情识别的应用领域可以总结为如下几点：

1.在人类交互层面，人脸表情识别可以帮助表达者表示更多的“言外之意”，有助于更好的表达内容，另一方面听者可以更加准确的理解“弦外之音”，帮助分析表达者语言之外的含义。总结来说，就是能够更有效率的提高信息的传递。

2.在现代医学方面，观察病人的心情，及时反馈给医生，医生对此进行病情分析和评估，可以对病人制定详细的康复计划。借助人脸表情识别的方法，可以提升医疗效率，降低就医成本。

3.在人机交互方面，人脸表情识别可以提高“聊天机器人”的智能。随着我国老龄化的日渐严重，未来将有大量的老人没有子女的陪伴，而“聊天机器人”可以很好一定程度地弥补老人的情感缺失，帮助老人派遣孤独。人脸表情识别是提髙陪护机器人智能的重要技术环节，可以帮助创造真正“懂感情”的机器人，帮助更好的与人沟通交流。