随着沈阳人脸识别技术的发展，现在应用于识别中的人脸识别，可应用于人机交互、安防、机器人制造、医疗、通讯、汽车等领域。那么，如何告诉沈阳人脸识别技术如何通过观察智力来识别面部表情呢？
图像采集:静态人脸图像或动态图像序列通过沈阳人脸识别 camera等图像采集工具采集。
图像预处理:图像大小和灰度的归一化，头部姿态的校正，图像分割等。这样做的目的是为了提高沈阳人脸识别图像质量，消除噪声，统一图像的灰度值和大小，为后续的特征提取和分类打下良好的基础。
特征提取:将点阵转换成更高层次的图像表示，如形状、运动、颜色、纹理、空间结构等。在尽可能保证稳定性和识别率的前提下，降低众多图像数据的维数。可以通过提取几何特征、统计特征、频域特征和运动特征来提取特征。
1)几何特征用于沈阳人脸识别特征提取，主要定位和度量面部表情的显著特征，如眼睛、眉毛、嘴巴等的位置变化。，并确定它们的大小、距离、形状和相互比例，从而识别面部表情。这种方法可以减少输入数据量，但会丢失一些重要的识别和分类信息，使得准确率较低。
2)基于整体统计特征的方法强调尽可能保留原始面部表情图像中的信息，并允许分类器在面部表情图像中寻找相关特征，这些特征可以通过对整个面部表情图像进行变换来获得，以进行沈阳人脸识别。可以使用PCA和ICA。这种提取方法会受到光照、角度等外界因素的干扰。，导致识别率下降。
3)基于频域的特征提取，即将图像从空间域变换到频域提取其特征。主要通过小波变换，通过定义不同的核频率、带宽和方向，对图像进行多分辨率分析，可以有效地提取不同方向不同细节的图像特征。直接使用它们进行匹配和识别并不容易。为了提高表情识别的准确率，有必要将人工神经网络和SVM分类器结合起来。
4)基于运动特征的提取，即提取沈阳人脸识别动态图像序列的运动特征，是今后研究的重点，主要采用光流法。光流是指由亮度图案引起的视在运动，是场景中可见点的三维速度矢量在成像平面上的投影，代表该点在图像中场景表面位置的瞬时变化。光流场还携带了丰富的运动和结构信息。该模型是处理运动图像的有效方法。以运动图像函数为基本函数，根据图像强度守恒原理建立光流约束方程，通过求解约束方程计算运动参数。这种方法体现了表情变化的本质，受光照不均匀的影响较小，但计算量相对较大。
面部表情的识别将在娱乐、人机等领域带来更多的沈阳人脸识别发展和应用。
