ty -jour a2 -ejbali，ridha au -owusu，ebenezer au -kumi，kumi，jacqueline asor au -appati -appati，大法官kwame py -2021 da -2021/09/18 ti-关于面部表达识别基准SP -9917246 VL -20221 AB-2021/18 TI-面部表达是非语言交流的一种重要形式，正如人们指出的那样，人类传达的东西中有55％是在面部表情中表达的。在各种领域，包括医学，安全，游戏甚至商业企业，有几种面部表情的应用。因此，目前，自动面部表情识别是一个吸引大量赠款的温床研究领域，因此需要很好地了解趋势。结果，这项研究旨在审查研究领域中选定的已发表的作品，并进行有价值的分析，以确定研究中最常见和有用的算法。我们从2010年至2021年选择了已发表的作品，并根据功能提取，功能选择，验证，数据库和分类中最常用的技术提取，分析并汇总了发现。研究的结果强烈表明，局部二进制模式（LBP），主成分分析（PCA），饱和矢量机（SVM），CK+和10倍交叉验证是最广泛使用的特征提取，特征选择，分类器，分类器，数据库和验证方法分别使用。因此，与我们的发现相一致，本研究为专门针对几乎没有或没有背景的新研究人员提供了建议，他们可以采用哪种方法并努力改进。SN -1687-9724 UR -https：//doi.org/10.1155/2021/9917246 do -10.1155/2021/9917246 JF-应用计算智能和软计算