本文献综述主要围绕人脸识别中的表情识别展开，从广义和狭义的人脸识别概念入手，介绍了构建人脸识别系统所涉及的相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等。在介绍人脸识别的应用场景之后，文章详细分析了目前人脸识别技术面临的光照问题、年龄变化、表情变化、姿态问题以及遮挡问题等挑战，并针对这些问题提出了解决方案。文章还根据文献综述总结了人脸识别系统的主要步骤以及人脸识别方法的应用领域。最后，本文提出了未来人脸识别技术发展的展望。
在广义的人脸识别中，构建人脸识别系统需要涉及多个相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等。而在狭义的人脸识别中，指的是通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。人脸识别技术已经广泛应用于各个领域，比如KFC的刷脸结账、京东的无人超市、人脸识别自助终端以及门禁系统等。
在研究人脸识别技术时，文中提到了人脸识别中的技术问题，如光照问题、年龄变化、表情变化、姿态问题以及遮挡问题等。针对这些问题，文献中提到了一些解决方案，比如利用特定的光照条件进行图像采集、结合多个年龄段的人脸图像进行训练以应对年龄变化、研究表情识别技术等。另外，文中还介绍了人脸识别系统的主要步骤，包括人脸图像获取、人脸预处理、特征提取、特征匹配以及决策等，并总结了人脸识别技术的应用领域，包括安防领域、金融领域、社交网络领域以及医疗领域等。
对于表情识别（FER）的研究，文中指出其是随着人脸识别的发展而发展的。在人脸识别领域取得了好成果的方法同样也适用于表情识别。因此，对于表情识别的研究和发展有望借鉴和应用人脸识别领域的成果和技术。
最后，文献对未来人脸识别技术的发展进行了展望，指出未来随着科技的不断进步，人脸识别技术将会在准确性、速度和适应性方面得到进一步提升。同时，也有望应用于更多的领域，为人们的生活和工作带来更多的便利。总的来说，本文献综述对人脸识别中的表情识别进行了深入的剖析和探讨，为研究人员提供了广阔的研究方向和应用前景。
