随着数码产品的普及以及模式识别技术的发展，笑脸识别技术受到了人们普遍的重视。而且，笑脸表情作为人脸表情中重要的一种，对它的有效识别能够在一定程度上推动表情识别的发展。因此，提升笑脸识别的性能已经成为一项颇具研究价值的课题。本论文的主要研究内容如下：1.研究了基于人脸特征的笑脸识别技术。选用人脸的LBP特征用于笑脸识别，并且针对笑脸表情的固有特点，结合人脸定位的精准程度使用了人脸分块加权LBP特征用于笑脸识别。实验结果表明该方法对强度大的表情识别率高。2.研究了基于嘴部特征的笑脸识别技术。详细研究了嘴部的定位以及嘴部的特征表示：由人脸的几何特征来实现嘴部的粗定位，而后结合直方图规定化方法用Ostu法实现嘴部的精定位；选用了嘴部的HOG特征用于笑脸识别。实验结果表明该方法与LBP方法比较，更适合于笑表情的识别， LBP方法则更适合于非笑表情的识别。3.研究了基于特征融合的笑脸识别技术。主要研究了基于串联融合、典型相关分析(CCA)融合、鉴别典型相关分析(DCCA)融合，并通过实验证明基于DCCA融合的方法能够得到比较高的识别率。4.将上述三种特征表示方法推广用于表情识别中。针对表情识别与笑脸识别的不同点，主要研究了特征选择的方法及支持向量机多分类的方法，并且通过实验分析了三种不同的特征表示方法用于表情识别中的性能。