深度学习的人脸表情识别算法国内外研究现状

目前，国内外对于人脸表情识别算法的研究都处于不断深入的阶段。在国内，一些高校和研究机构都在进行相关研究，并取得一定成果。在国外，企业和研究机构也都在积极推进相关技术的研究和应用。

目前人脸表情识别算法的研究主要涵盖以下几个方面：

1. 基于传统的机器学习算法，

2. 基于CNN的算法，

3. 基于RNN的算法，

4. 基于深度学习和强化学习的算法

这些算法都有其优点和缺点，并且应用场景也各有不同。在人脸表情识别的研究领域，目前常见的数据集有CK，FER，JAFFE等，这些数据集的提供有利于算法的研究和发展。

总之，人脸表情识别的算法研究将会在深度学习技术的推动下取得更多的成果，相信未来会有更多的应用场景涉及到人脸表情识别技术。