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表情是人类情感在面部的表达方式,包含了诸多有用的人类情感和心理活动信息,而表情识别则是研究分析这些信息并进行正确分类的工作。目前,表情识别已成为互联网及相关行业的关注热点,在新兴的智能家居、情感机器人等方面具有较好的应用前景。为此,在分析已有研究成果的基础上,基于Cohn-Kanade库表情,选用卷积神经网络、支持向量机和Adaboost三类算法作为研究对象,通过算法结构设计和参数优化分别得到三类算法相对较优的算法结构,并根据识别过程和识别结果进行了三类算法的对比分析。实验结果及其分析表明,卷积神经