大众媒体通信（例如社交媒体和移动设备）最近的热潮推动了自动面部表情识别（FER）的更多应用。 因此，必须通过数字设备对人的面部表情进行编码和识别。 然而，该过程必须在图像照度变化和部分遮挡的反复出现的问题下进行。 因此，在本文中，我们提出了一种基于局部傅立叶系数和面部傅立叶描述符的全自动FER系统。 外观和几何特征的组合力量用于描述眼睛的特定区域，如眉毛，鼻子和嘴巴。 全部基于傅立叶变换和支持向量机的属性。 因此，我们的建议克服了FER问题，例如照明变化，部分遮挡，图像旋转，冗余和降维。 为了证明我们的建议的有效性，进行了几次测试，并使用三个标准数据库（CK +，MUG和TFEID）对其进行了评估。 此外，评估结果表明，每个数据库的平均识别率都比本文调查的大多数最新技术更高。
