人脸表情识别作为智能化人机交互技术中的一个重要组成部分，近年来得到了学术界和工业界的高度关注和重视，它的发展应用与情感检测、面部神经瘫痪诊断、智能机器人研制、智能监控等许多领域密不可分。然而，由于表情特征的多尺度性，如何有效地提取、筛选、融合和识别这些多尺度表情特征仍是目前尚未解决的重要科学问题。鉴于此，本项目拟研究基于三维表情人脸重建的高频几何特征提取模型，并探索针对各种表情的特征组合优化筛选算法，主要围绕下面四个方面展开：(1) 构建基于高精度表情人脸重建的多尺度几何特征提取模型；(2) 设计针对各种表情皱纹较完整的检测与量化分析算法；(3) 建立针对各种表情特征组合的筛选模型；(4) 设计对应于多尺度特征的多层表情识别模式。该项目的研究不仅为人脸表情识别与相关应用研究开拓了新的技术路线，还为人脸的三维建模与一般目标对象的特征提取、筛选与识别提供了新的研究视角和理论基础。