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面部表情对影视表演有着紧要的作用,表情相似度度量是评判面部表情是否表演到位的一种方式。现有的表情相似度度量方法存在微小表情变化度量不精确、局部细节描述能力弱等问题。因此,本文在Isomap (Isometric Feature Mapping)特征降维基础上提出了一种新的表情相似度评估方法,将其应用到了表演艺术课中。首先,使用基于梯度提高学习的回归树方法实现面部特征点定位以及追踪,得到特征点的运动信息。然后,将得到的高维特征点运动信息运用非线性降维算法Isomap降维,得到人脸表情曲线。最后,提出了