本文投的電子與信息學報，一開始有4個審稿人，現在就還剩一個審稿專家，下面是的他的意見，會不會被退稿，難受，就一個專家。

論文陳述了一種基于局部表征的面部表情識別算法，主要是根據關鍵點將面部圖像劃分成子區(qū)域，每個子區(qū)域運用一個卷積神經網絡進行特征提取，然后用全連接層進行綜合判別。實際上，這是一種非常直觀的想法，采用人臉局部特征進行表情識別也是領域慣用的手段，并非作者所宣稱的“當前表情識別方法通常依賴面部全局特征進行處理，忽略局部特征提取”。事實上，大量關于提取局部特征進行表情識別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] 姚麗莎, 徐國明, & 趙鳳. (2020). 基于卷積神經網絡局部特征融合的人臉表情識別. 激光與光電子學進展, 57(4), 041513. [3]  作者在實驗中僅與幾個最基本的深度學習模型進行比較，缺乏與先進方法的比較。 此外，論文缺乏很多技術細節(jié)，譬如模型具體如何訓練？@Monash2011 返回小木蟲查看更多