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人脸表情识别在人机交互、智能教育和影音娱乐等方面有着广泛的应用,是计算机视觉领域的研究重点。人脸表情序列中存在大量的冗余信息,找到人脸表情序列中的峰值表情能够有效提升人脸表情识别的准确度。为了准确定位峰值表情在人脸表情序列中的位置,提出通过计算表情变化过程中人脸关键点信息的变化来选取处于峰值表情的人脸图像,即关键帧选取方法,同时设计一个Baseline网络结构进行特征提取,用于验证自适应关键帧选取方法的有效性。在MMI和CK+数据集上的实验结果证明了所提方法的有效性。