面部表情识别实验报告分析
护理心理学 面部表情识别 实验报告
面部表情识别
一、实验目的
1、了解、体验情绪实验的基本特征，初步掌握情绪识别实验的方法。
2、初步掌握内容分析法。
3、考察情绪面孔识别的一致性、识别不同面部表情的难度差异以及识别面部表情的主要方法和线索。
二、实验材料
·24张情绪面孔
·这些情绪面孔是从罗跃嘉等人开发的中国面孔表
情图片系统中选取的愤怒、厌恶、恐惧、悲伤、惊讶和高兴面孔各4张，男女各半，表情者不同
7、每个小组对本组的实验结果进行统计分析
8、小组之间进行结果交流。同时课代表统计分析全班的实验结果，之后向全班同学报告。
四、实验结果
表1 自己和本小组正确识别每种情绪的次数和比率
自己 小组
情绪
次数 比率 次数 比率
愤怒 4 100% 13 67%
厌恶 3 75% 9 44%
恐惧 2 50% 13 67%
4、人们的情绪有共同的面部表情模式。
成绩：
指导老师：竺静
·这24张情绪面孔按事先规定好的顺序依次通过投影仪呈现，每张呈现40秒。
三、实验程序
1、安排学生进入实验室
2、对学生进行分组，每8人左右一个小组，每组同学围坐一张实验桌。
3、给学生讲解实验的基本情况
4、将“面部表情识别记录表和线索的的记录统计表”分发给学生。
5、确认学生开始实验
6、播放完24张情绪面孔后，公布正确答案，请学生自行统计自己的正确情况，并整理和统计自己填写的识别面部表情的主要方法与线索。
悲伤 3 75% 20 100%
惊讶 3 75% 16 80%
高兴 100% 20 100%
合计 19 79% 91 75.9%
表2 自己和本小组使用每种方法的次数和频率
人脸表情识别实验
• 实验准备
目前数据库是由10个人，每人7种表情组成的， 所以将其中9个人作为训练数据，剩下一个人作为 测试数据，重复10次，求其平均值，目前写的代 码还没有循环，需要优化
• 实验过程及结果
•SIFT提取特征的部分编码
C= GETCOMPONENT(J,SX,SY,K); IF NDIMS(C) == 3 C = IM2DOUBLE(RGB2GRAY(C)); ELSE C = IM2DOUBLE(C); END; [IM_H, IM_W] = SIZE(C); IF MAX(IM_H, IM_W) > MAXIMSIZE, C = IMRESIZE(C, MAXIMSIZE/MAX(IM_H, IM_W), 'BICUBIC'); [IM_H, IM_W] = SIZE(C); END;
• 实验总结
进行图片的分类（需要改进） Otherdis = zeros(numTestImage,numTrainImage); for j = 1:numTestImage TestTrainImage = Projected_Test(j,:); % Picking the image #Dat2Project for i = 1:numImage Otherdis(Dat2Project,i) = sqrt((TestImage'-S(i,selRange)')' ... *(TestImage'-S(i,selRange)')); end end [Mindis,Mindis_pos] = min(Otherdis,[],2);
• 实验准备
由于图片的光照和姿态不一样，所以需要对图片几何预处理和光 照预处理进行
幼儿表情识别实验报告
幼儿表情识别实验报告摘要在情绪活动中，人的面部、姿态和语音、语调会发生一系列明显的变化，这些变化因为可被他人直接观察到，往往成为情绪活动的表征，所以统称为“表情”。
它包括面部表情、姿态表情和语调表情。
面部表情为人际交流提供了丰富的个人信息和社会交往信息。
本实验采用了表情指认的范式，探讨学前儿童对于高兴、好奇、伤心、害怕、讨厌和愤怒等6种面部表情的识别特点。
结果发现，大中小班的儿童均对于“高兴”和“好奇”等积极情绪的表情识别成绩最好，对于“愤怒”的识别成绩最差，其他消极情绪的识别成绩居于之间。
随着年龄增长，儿童对于以上6种基本表情（特别是高兴、好奇和生气）的识别能力也逐渐增强。
关键词学前儿童面部表情识别1 引言在情绪活动中，人的面部、体姿和语音、语调会发生一系列明显的变化，例如：面红耳赤、目瞪口呆、手舞足蹈、语无伦次等等。
这些变化因为可被他人直接观察到，往往成为情绪活动的表征，所以统称为“表情”。
表情是情绪活动所特有的外显表现，是人际交往的重要工具，也是研究情绪的重要客观指标。
它包括面部表情、姿态表情和语调表情。
其中最引人关注，也是非常重要的表情就是面部表情。
（邹巍,2007）面部表情是指通过眼部肌肉、颜面肌肉和口部肌肉的变化来表现各种情绪状态。
面部表情是情绪的发生机制，它是最敏感的情绪发生器，也是显示器。
同时，面部表情也可以被定义成面部肌肉的特定运动模式。
这些特殊的肌肉和其他肌肉组织不同，并不负责关节运动的功能，而仅仅用来专门承担面部表情的表达任务。
表情的独特地位从其生理基础就可见一斑。
面部表情的重要性在于它是人类情绪最为明显的外显形式，是人际交往中传递情绪的主要媒介。
面部表情为人际交流提供了一套快捷、有效的符号系统，使得个体情绪不需要依赖言语就能准确地被传递出来。
它包含丰富的个人信息和社会交往信息，同时还传达出一些有关人的认知、行为、性情、个性、气质、真实性和心理的信息。
当看到不同面孔时，人能轻易地识别同一种表情，这就是所谓的面部表情识别。
男女之间面部表情识别差异的实验研究
男女之间面部表情识别差异的实验研究
导言
面部表情是情感和交流中非常普遍且重要的一部分。
人们常常将面部表情作为情感状态和意图的信号，对于交流和社会互动有着至关重要的作用。
面部表情识别是人类对于情感交流的一个基本技能。
然而，一些实验表明，男性和女性在面部表情识别上存在一定的差异。
实验设计和结果
在一项研究中，研究者邀请了64名男女参加了一项面部表情识别实验。
在实验中，参与者需要观看30个表情图片，其中包括快乐、悲伤和生气三种情感。
然后，他们需要选择每张图像所代表的情感。
结果显示，女性在识别表情方面要比男性更加准确。
女性对于快乐、悲伤和生气的表情识别率分别为84.3％、83.5％和76.4％，而男性的识别率分别为76.3％、69.3％和63.9％。
此外，女性的表情识别速度也要比男性更快。
研究者指出，这些差异部分是由于男性和女性在面部表情处理的神经和认知机制上存在差异造成的。
讨论
这项实验的结果表明，男女之间在面部表情识别方面存在差异。
这可能是由于男性和女性在神经和认知层面上的差异造成的。
一些研究表明，女性对于细节和上下文的注意力更加敏锐，而男性则更加专注于基于运动的特征。
这一差异可能会影响他们对面部表情的处理方式。
总结
面部表情识别是情感交流中非常重要的一部分。
实验结果表明，女性在面部表情识别方面的表现要比男性更加出色。
这一差异可能是由于男性和女性在神经和认
知机制上的差异造成的。
深入了解男女性别在人类认知和神经机制方面的差异，有助于我们更好地了解人类情感和社会交互的基本机制。
人脸识别实验报告
人脸识别实验报告摘要：本实验通过使用人脸识别技术，对一组测试样本进行分类和识别。
首先，通过使用PCA降维算法对输入的人脸图像进行特征提取，然后使用支持向量机（SVM）分类算法进行分类。
实验结果表明，人脸识别技术在分类和识别方面取得了较好的效果。
一、引言人脸识别技术是一种将图像处理、模式识别和机器学习等方法相结合的多学科交叉技术。
它广泛应用于安全监控、人机交互、社交网络等领域，拥有广阔的应用前景。
本实验旨在研究人脸识别技术，并通过实验验证其分类和识别效果。
二、实验方法1.数据集准备：从公开数据集中选择合适的人脸图像作为训练集和测试集。
要求数据集包含不同人物的正面人脸图像，并且以文件夹形式存储。
2.数据预处理：读取训练集的人脸图像，将其转换为灰度图像，并进行直方图均衡化处理，增强图像质量。
3.特征提取：使用主成分分析（PCA）算法对图像进行特征提取。
首先，将每个图像的像素矩阵转换为一维向量，然后计算协方差矩阵。
接下来，通过对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量。
最后，根据特征向量的重要程度，选择前n个主成分作为图像的特征。
4.分类算法：使用支持向量机（SVM）算法进行分类。
将提取的人脸特征向量作为输入样本，通过训练SVM模型，实现对人脸图像的分类和识别。
5.实验评价：使用测试集对分类和识别效果进行评价。
计算分类精度、召回率和F1值等指标，并绘制ROC曲线，分析模型的性能。
三、实验结果与分析实验结果显示，经过训练和测试，人脸识别模型的分类精度达到了90%以上，召回率和F1值也较高。
同时，根据绘制的ROC曲线可知，模型的性能相对稳定，具有较好的鲁棒性。
四、实验总结通过本实验，我们深入了解了人脸识别技术，并验证了其在分类和识别方面的效果。
实验结果表明，人脸识别技术具有较好的应用潜力，可以在实际场景中得到广泛应用。
然而，本实验还存在一些不足之处。
首先，使用的数据集规模较小，可能会对模型的训练和泛化能力产生影响。
面部表情识别实验报告
面部表情识别实验报告一、实验背景面部表情是人类情感和心理状态的重要外在表现形式。
准确识别面部表情对于理解他人的情绪、改善人际交往、以及在医疗、教育、娱乐等多个领域都具有重要的意义。
在本次实验中，我们旨在探索有效的面部表情识别方法和技术。
二、实验目的本次实验的主要目的是：1、研究不同面部表情的特征和模式。
2、比较和评估现有的面部表情识别算法和模型。
3、提高面部表情识别的准确率和可靠性。
三、实验设备与材料1、高性能计算机：用于运行面部表情识别算法和处理大量的数据。
2、摄像头：用于采集实验参与者的面部图像。
3、面部表情数据库：包含了各种不同表情的图片和视频，如开心、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧等。
四、实验方法1、数据采集招募了_____名志愿者作为实验参与者，年龄范围在_____岁至_____岁之间，涵盖了不同的性别和种族。
要求参与者在摄像头前做出一系列指定的面部表情，每个表情持续_____秒，并采集了大量的面部图像。
2、数据预处理对采集到的面部图像进行了裁剪、旋转、缩放等操作，以确保图像的一致性和规范性。
对面部图像进行了灰度化和归一化处理，以便于后续的特征提取和分析。
3、特征提取采用了多种特征提取方法，包括基于几何形状的特征（如眼睛、嘴巴的形状和位置）、基于纹理的特征（如局部二值模式 LBP）以及基于深度学习的特征（如卷积神经网络 CNN 提取的特征）。
4、模型训练使用了常见的机器学习算法，如支持向量机 SVM、决策树 DT 以及深度学习中的卷积神经网络 CNN 等。
将预处理后的数据集分为训练集、验证集和测试集，比例分别为_____、＿____和_____。
5、模型评估使用准确率、召回率、F1 值等指标来评估不同模型的性能。
五、实验结果与分析1、不同特征提取方法的比较基于几何形状的特征提取方法在简单表情（如开心、悲伤）的识别上表现较好，但对于复杂表情（如惊讶、恐惧）的识别准确率较低。
基于纹理的特征提取方法在不同表情的识别上表现较为均衡，但整体准确率不如基于深度学习的特征提取方法。
面部表情识别实验报告
面部表情识别实验实验报告小组成员：面部表情识别实验西南大学重庆400715摘要：情绪认知是一种复杂的过程，它包含观察、分析、判断、推理等，是借助于许多线索，特别是借助面部那些活动性更大的肌肉群的运动而实现的。
所以，情绪认知的准确度受多种因素的影响。
当我们与他人相互交往的时候，不管是不是面对面。
我们都正在不断的表达着情绪，同时又正在观察，解释着的对方做出的表情，在人际交往过程中，情绪的表达和认知是十分的迅速和及时，那么人是借助于哪些表情来认知他人的情绪的呢？情绪识别实际上并不是针对表情本身的，而是针对这它背后的意义。
例如：皱眉可能是一种情绪的表现，我们见到这种面部表情就试图解释潜在于它背后的情绪。
尖锐，短促，声音嘶哑可能是一种情绪表现，我们听到这种语言表情就试图解释潜在于它背后的情绪捶胸，顿足可能是一种情绪的表现，我们见到这种动作表情就是试图解释潜在于它背后的情绪。
对于这个复杂的问题，心理学家曾经做过许多的研究。
面部表情认知的研究可分为两个步骤：第一步是面部表情刺激物的制作或选择，这可以用专门拍摄(录像)或图示来描画，也可以用完全装扮出的活生生的表情或自发的表情等。
第二步时对表情进行识别评定。
也可以用多种方法，如自由评定法，即让被试自由地对表情给出情绪词汇；或限制评定法，即向被试提供各种提供各种情绪词汇或情绪情境，要求被试只能根据所提供的情绪词汇或者情绪情境进行分类或者匹配等；或参照自由评定法，即向被试提供参考线索（如情境，人格特征等），让其说出所表达的情绪的词汇等。
关键词：情绪表情认知线索1 前言传统心理学把情绪列为心理现象的三大方面之一。
情绪也是心理学理论体系中一个不可缺少的研究环节。
情绪（emotion）是体验，又是反应；是冲动，又是行为；它是有机体的一种复合状态。
情绪的表现有和缓的和激动的，细微的和强烈的，轻松的和紧张的等诸多形式，广泛地同其他心理过程相联系。
自古以来，科学家们十分注意探讨情绪之奥妙，但与情绪的重要性不相适应的是，长期以来情绪研究一直是心理学尤其是实验心理学研究中的一个薄弱环节。
人脸识别实验报告模板(3篇)
第1篇一、实验目的1. 了解人脸识别的基本原理和流程。
2. 掌握人脸识别算法的实现和应用。
3. 分析不同人脸识别算法的性能和优缺点。
4. 评估人脸识别技术在实际应用中的可行性和效果。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 10/Ubuntu 18.042. 编程语言：Python3. 开发工具：PyCharm/VS Code4. 库：OpenCV、dlib、TensorFlow、Keras等5. 硬件要求：CPU：Intel Core i5以上；内存：8GB以上三、实验内容1. 人脸检测2. 特征提取3. 人脸识别4. 性能评估四、实验步骤1. 人脸检测- 使用OpenCV或dlib库实现人脸检测功能。
- 预处理输入图像，如灰度化、缩放、裁剪等。
- 运用人脸检测算法（如Haar cascades、SSD、MTCNN等）进行人脸定位。
- 输出检测到的人脸位置信息。
2. 特征提取- 使用深度学习或传统方法提取人脸特征。
- 深度学习方法：使用卷积神经网络（CNN）提取人脸特征，如VGG、ResNet 等。
- 传统方法：使用LBP、HOG、PCA等算法提取人脸特征。
- 将提取到的特征进行归一化处理。
3. 人脸识别- 使用训练好的模型进行人脸识别。
- 将提取到的人脸特征与数据库中的特征进行比对。
- 根据比对结果判断是否为同一个人。
4. 性能评估- 使用测试集评估人脸识别算法的性能。
- 计算识别准确率、召回率、F1值等指标。
- 分析不同算法的性能和优缺点。
五、实验结果与分析1. 人脸检测- 比较不同人脸检测算法的检测速度和准确率。
- 分析算法在不同光照、姿态、表情等条件下的表现。
2. 特征提取- 比较不同特征提取方法的提取效果。
- 分析特征提取对识别性能的影响。
3. 人脸识别- 计算识别准确率、召回率、F1值等指标。
- 分析不同算法的识别性能。
1. 总结实验过程中遇到的问题和解决方法。
2. 分析实验结果，得出实验结论。
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面部表情识别实验实验报告小组成员：面部表情识别实验西南大学重庆 400715摘要：情绪认知是一种复杂的过程，它包含观察、分析、判断、推理等，是借助于许多线索，特别是借助面部那些活动性更大的肌肉群的运动而实现的。
所以，情绪认知的准确度受多种因素的影响。
当我们与他人相互交往的时候，不管是不是面对面。
我们都正在不断的表达着情绪，同时又正在观察，解释着的对方做出的表情，在人际交往过程中，情绪的表达和认知是十分的迅速和及时，那么人是借助于哪些表情来认知他人的情绪的呢？情绪识别实际上并不是针对表情本身的，而是针对这它背后的意义。
例如：皱眉可能是一种情绪的表现，我们见到这种面部表情就试图解释潜在于它背后的情绪。
尖锐，短促，声音嘶哑可能是一种情绪表现，我们听到这种语言表情就试图解释潜在于它背后的情绪捶胸，顿足可能是一种情绪的表现，我们见到这种动作表情就是试图解释潜在于它背后的情绪。
对于这个复杂的问题，心理学家曾经做过许多的研究。
面部表情认知的研究可分为两个步骤：第一步是面部表情刺激物的制作或选择，这可以用专门拍摄(录像)或图示来描画，也可以用完全装扮出的活生生的表情或自发的表情等。
第二步时对表情进行识别评定。
也可以用多种方法，如自由评定法，即让被试自由地对表情给出情绪词汇；或限制评定法，即向被试提供各种提供各种情绪词汇或情绪情境，要求被试只能根据所提供的情绪词汇或者情绪情境进行分类或者匹配等；或参照自由评定法，即向被试提供参考线索（如情境，人格特征等），让其说出所表达的情绪的词汇等。
关键词：情绪表情认知线索1 前言传统心理学把情绪列为心理现象的三大方面之一。
情绪也是心理学理论体系中一个不可缺少的研究环节。
情绪（emotion）是体验，又是反应；是冲动，又是行为；它是有机体的一种复合状态。
情绪的表现有和缓的和激动的，细微的和强烈的，轻松的和紧张的等诸多形式，广泛地同其他心理过程相联系。
自古以来，科学家们十分注意探讨情绪之奥妙，但与情绪的重要性不相适应的是，长期以来情绪研究一直是心理学尤其是实验心理学研究中的一个薄弱环节。
造成这一现象的最主要原因是情绪所特有的复杂性以及由此衍生出来的情绪研究方法学上的困难。
我国心理学家孟昭兰（1987）将理论认为面部表情是传递具体信息的外显行为面部表情是提供人们在感情上互相了解的鲜明标记。
情绪过程既包括情绪体验，也包括情绪表现，而表情既是情绪的外部表现，也是情绪体验的发生机制；既是最敏锐的情绪发生器，也是最有效的情绪显示器。
这就从机制上说明了以面部肌肉运动模式作为情绪标志的根据。
面部表情（facial expression_r）的发生是有其客观的物质基础的：表情按面部不同部位的肌肉运动而模式化，面部反应模式携带着心理学的意义，那就是或快乐、或悲伤等具体情绪。
但是，对表情进行测量的原则在于：所要测量的是面孔各部位的肌肉运动本身，而不是面部所给予观察者的情绪信息。
该实验将14名被试分为两组进行表情认知的实验，实验目的在于通过实验了解面部表情认知的基本特征，结果分别统计两组被试对各种面部表情正确判断的百分数，对表情的认知符合“面部肌肉运动模式作为情绪标志的根据”这一论断，也符合面部动作编码系统。
实验目的：通过实验了解面部表情认知的基本特征。
2 实验方法2.1被试将全体被试分为相等的２个组:Ａ组被试发给事先编好的记录纸。
指导语：请你一张一张的看一些与记录纸上情绪是一致的表情图片，你判断是那种表情，就在相应的位置“√”。
Ｂ组发给一张白纸，指导语：看表情图片描述为何种表情，并按呈现顺序(按主试的随机排列顺序)写在白纸上。
两组被试呈现卡片的内容相同,所以不允许两组之间互通信息。
每个被试测试完毕后，主试询问他们是用什么辅助方法判断表情的？1.模仿面部表情并体验2.想象适合面部表情的情绪3.联想过去的经验4.其他程序和线索2.2 仪器和材料JGW—E型心理实验台，记录纸和笔（记录纸为2种，一为白纸，另一种为事先编制好编号与描述各种表情的语词的记录纸）2.3 实验设计与程序2.3.1 进入实验目录界面第2页，按数字键“21”，选中“表情认知”实验图标，按Enter键进入实验。
2.3.2 屏幕出现表情认知实验指导语界面，如图所示：2.3.3被试阅读完毕并确定已完全理解指导语所述内容后，根据提示按任意反应键进入实验。
2.3.4 在实验中，主试屏幕上将按被试看到的表情顺序呈现出对应的描述词。
当被试全部看完6张表情认知图片后，主试根据提示可以选择继续试验或退出。
（被试在试验过程中可以根据自身情况选择重新进行观看表情直到确认）2.3.5 实验指导语:请你注视眼前屏幕注视点过后你将看到一些表情图片，请你描述是何种表情，并按呈现的顺序记录下来3 实验结果3.1 根据实验结果，分别统计两组对面部表情正确判断的百分数以及所用的判断方法。
A组实验数据：A组总体正确率：33÷42=78.6%B组实验数据：B组总体正确率：9÷42=21.4%4 讨论与分析4.1 本实验中两组判断的平均正确率具有差异可能有以下原因:(1)两组判断的平均正确率差异显著的原因可能是性别不同。
根据临床放射学杂志对面部表情识别任务脑活动性别差异的fMRI研究：正性表情刺激时额叶激活存在偏侧化现象，男性以右侧激活为主，女性以左侧激活为主；负性表情刺激时女性额叶及小脑激活更明显；面部情绪处理中男性更易激活运动相关脑区。
而本试验中第一组被试男生较多，因此正确率较高。
（2）与2组实验的记录纸不同而引起的心理因素有关。
实验时组一被试使用的记录纸是有编好表情名称的记录纸，他们只需要看表情图片之后对应是哪种备选表情的名称打钩，因此较为简单，心理压力也较小，情绪稳定，利于判断。
而组二则使用的白纸，他们需要在观察表情图片后自己写下表情名称，这具有一定的难度，心理压力较大，可能引起焦躁情绪，不利于判断，同时自己写的表情名称与标准答案也具有差异。
（3）对不同面部表情认知用的辅助方法和认知的差异可能是导致两组判断的平均正确率差异显著的一个微妙因素。
在实验中，大多都用的是方法2和3辅助识别面部表情，这两种方法都是“非深度知觉”，他们将表情与经验相结合认知较准确。
组B相对于组A则多用方法2。
4.2表情认知的线索探究在近距离的面部表情识别中,特征部件线索的识别则更重要。
另外,人脸的各部件对识别的贡献也不相同,如眼睛和嘴巴的重要程度大于人的鼻子,人脸上半部分重要性大于人脸下半部分。
根据对人脑的研究表明,人脸的表情识别和人脸识别虽然存在联系,但总体说是分开的、并行的处理过程。
面部表情识别线索主要体现在表情特征提取的准确性和有效性上。
尤其是后者，因为各种表情本身体现在各个特征点运动上的差别就不是很大。
例如：嘴巴张开并不代表就是笑，也有可能是哭和惊讶等。
以下我们所讲到的一些方法都是从人脸识别演变而来，结合表情识别的特点而运用。
目前所用到的识别特征主要有：灰度特征、运动特征和频率特征三种。
灰度特征是从表情图像的灰度值上来处理，利用不同表情有不同灰度值来得到识别的依据。
这种情况下要求图象对光照、角度等因素要进行充分的预处理，使获得的灰度值具有归一性。
运动特征利用了不同表情情况下人脸的主要表情点的运动信息来进行识别。
频域特征主要是利用了表情图像在不同的频率分解下的差别，速度快是其显著特点。
在具体的表情识别方法上，方向主要有三个：整体识别法和局部识别法，形变提取法和运动提取法，几何特征法和容貌特征法。
也有可能是哭和惊讶等。
以下我们所讲到的一些方法都是从人脸识别演变而来，结合表情识别的特点而运用。
目前所用到的识别特征主要有：灰度特征、运动特征和频率特征三种。
灰度特征是从表情图像的灰度值上来处理，利用不同表情有不同灰度值来得到识别的依据。
这种情况下要求图象对光照、角度等因素要进行充分的预处理，使获得的灰度值具有归一性。
运动特征利用了不同表情情况下人脸的主要表情点的运动信息来进行识别。
频域特征主要是利用了表情图像在不同的频率分解下的差别，速度快是其显著特点。
在具体的表情识别方法上，方向主要有三个：整体识别法和局部识别法，形变提取法和运动提取法，几何特征法和容貌特征法。
两组被试选择最多的辅助方法 2.想象适合面部表情的情绪，由此根据“面部肌肉运动模式作为情绪标志的根据”这一论断。
被试主要是观察图片中人物的面部表情（眉、眼、嘴等）的细微区别，辅之以手的动作来推断情绪。
然而，面部肌肉运动模式中局部识别方法可以较精确的识别表情，局部识别方法就是将人脸的各个部位在识别时分开，也就是说各个部位的重要性是不一样。
比如说在表情识别时，最典型的部位就是眼睛、嘴、眉毛等，这些地方的不同运动表示了丰富的面部表情。
相比较而言，鼻子的运动就较少，这样在识别时就可以尽量少的对鼻子进行分析，能加快速度和提高准确性。
局部方法中也包括运动法，运动法是根据人脸在表达各种特定的表情时一些特定的特征部位都会作相应的运动这一原理来识别的。
在上面提到的六种基本的表情中，脸上一些固定的特征点（或部位）的运动方向或趋势是固定的，比如说人在恐惧的时候，眼睛张开的幅度应该比正常时要大，嘴一般是张开的等等。
5. 结论1)对两组判断的平均正确率进行显著性检验，差异显著。
2)对于表情认知的辅助方法组一和组二大都选择的是B:想象适合面部表情的情绪；即主要是观察图片中人物的面部表情（眉、眼、嘴等）的细微区别的线索，辅之以手的动作来推断情绪。
3)组一和组二的被试都普遍倾向于高兴和愤怒这2种面部表情的识别，正确率较高；而对恐惧的识别率较低，把惊讶和愤怒的表情识别弄反也比较普遍。
参考文献：杨治良．1988. 《基础试验心理学》兰州：甘肃人民出版社黄希庭. 1987 《心理学实验指导》人民教育出版社闫祥东，刘洪广，王晓明. 《心理学探新》.2011年第31卷第6期。