本文投的电子与信息学报，一开始有4个审稿人，现在就还剩一个审稿专家，下面是的他的意见，会不会被退稿，难受，就一个专家。

论文陈述了一种基于局部表征的面部表情识别算法，主要是根据关键点将面部图像划分成子区域，每个子区域运用一个卷积神经网络进行特征提取，然后用全连接层进行综合判别。实际上，这是一种非常直观的想法，采用人脸局部特征进行表情识别也是领域惯用的手段，并非作者所宣称的“当前表情识别方法通常依赖面部全局特征进行处理，忽略局部特征提取”。事实上，大量关于提取局部特征进行表情识别的方法作者并未引用，如 [1] Georgescu, M. I., Ionescu, R. T., & Popescu, M. (2019). Local learning with deep and handcrafted features for facial expression recognition. IEEE Access, 7, 64827-64836. [2] 姚丽莎, 徐国明, & 赵凤. (2020). 基于卷积神经网络局部特征融合的人脸表情识别. 激光与光电子学进展, 57(4), 041513. [3]  作者在实验中仅与几个最基本的深度学习模型进行比较，缺乏与先进方法的比较。 此外，论文缺乏很多技术细节，譬如模型具体如何训练？@Monash2011 返回小木虫查看更多