针对LBP算法在提取全局特征时不具有针对性的缺点，提出一种基于Harris-SIFT特征点检测的LBP人脸表情识别算法。该算法引入Harris得到表情图像的角点，同时运用SIFT检测算法得到图像的局部最大最小值，通过Harris算法对SIFT特征点进行过滤，得到表情图像的准确感兴趣点；设计特征点最大区域选取法和特征点周围邻域选取法，将选取的区域作为LBP特征提取的输入图像；运用SVM多分类器得到每种表情的识别率。实验表明，该算法能更有效地提取表情特征，达到较好的识别效果。