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人脸识别研究一直是计算机视觉和模式识别领域的研究热点之一。随着计算机硬件和三维数据获取技术的发展，物体三维数据的采集变得越来越方便、可行。而三维数据包含了物体的空间结构信息，是该物体固有的本质属性，而且对外界条件变化有很好的鲁棒性。因此，近年来越来越多的研究人员致力于三维人脸识别算法的研究。而在三维人脸识别领域，表情识别是一个极具挑战性的问题。因为表情可使人脸曲面产生不可预期的非刚性形变，因此，给表情表征和识别带来了一定的难度。 本文在深入研究三维人脸数据和当前人脸表情识别算法的基础上，探讨了基于局部特征的三维人脸表情识别方法，重点解决了三维人脸表情的局部表征和识别问题，并深入分析了表情对人脸局部子区域的影响。本文主要围绕三维人脸数据规格化、三维人脸表情特征的分区统计和局部表情特征的融合识别方法等方面展开了研究，并通过实验验证了本文所提方法的可行性和有效性，为三维人脸表情识别的研究奠定了一定的基础。