基于人脸检测的面部表情判别主要涉及了三方面的内容：一是,人脸检测特征区域定位；二是,人脸表情特征提取；三是,人脸表情判别。通过对人脸表情判断方法的研究,本文首先研究了采用人脸特征区域定位的问题。利用人脸的几何特征及人脸图像的色彩及灰度特性,结合滤波去除干扰,对尺寸、旋转及位移具有不变性人脸特征区域定位的方法,有效地去除头发、衣服对定位的影响,确定眼、鼻和嘴的关键特征点所在的区域位置的方法。然后研究了人脸表情的特征分类问题,利用二值化阴影变化特点判断面部表情的一种方法,通过对大量人脸头像的识别,发现人脸的下半部分的标志在二值化以后非常明显,尤其是嘴角附近阴影变化的变化可以反映出入的表情。最后针对不同的应用要求,在Microsoft Visual Basic软件应用基础上设计人脸表情判别系统,由输入人脸表情图像,人脸表情图像归一化、灰度化、二值化及灰度投影定位嘴角,而后根据嘴角有无梯度成分、嘴张到某个阈值情况及嘴角张开二值化阴影变化实现了“平静”、“微笑”及“惊讶”这三种人脸表情的判断,并根据选定的人脸库图像做了相应的人脸表情判别实验。