【摘 要】
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随着人工智能技术的发展，人脸表情识别可以从图像或视频中抽取表情状态，识别对象心理情绪，从而达到更好的人机交互效果。然而多数方法只关注正面无遮挡的人脸表情识别，并不能适用于客观复杂的场景，极大地限制了算法的实用性。近几年，针对光照遮挡、噪声遮挡、姿态遮挡、实物遮挡等不同类型的遮挡，研究者们提出了各种新方法来挑战人脸部分遮挡下的表情识别，综述阐述了这些方法的主要原理并进行了对比分析，同时对未来的研究和
【机 构】
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郑州轻工业大学计算机与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61702464）； 河南省高等学校重点科研项目（16A520028）； 郑州轻工业学院博士科研基金项目（2014BSJJ077）； 河南省科技攻关项目（222102210103，222102210039，192102210136，212400410154）；
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随着人工智能技术的发展，人脸表情识别可以从图像或视频中抽取表情状态，识别对象心理情绪，从而达到更好的人机交互效果。然而多数方法只关注正面无遮挡的人脸表情识别，并不能适用于客观复杂的场景，极大地限制了算法的实用性。近几年，针对光照遮挡、噪声遮挡、姿态遮挡、实物遮挡等不同类型的遮挡，研究者们提出了各种新方法来挑战人脸部分遮挡下的表情识别，综述阐述了这些方法的主要原理并进行了对比分析，同时对未来的研究和发展方向进行了展望。
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