针对于静态的灰度图像表情库，提出了基于多种脸部表情特征多级分类的表情识别算法。首先在选取的人脸特征点上做局部的Gabor小波变换，为了提高特征提取速度，利用改进的弹性图匹配算法来提取图像中的人脸有效区域，在提取的人脸区域中提取几何特征，并通过Fisher脸法提取统计特征，利用几何特征与建立的相应一级集成SVM来进行初次分类，最后利用Fisher特征与建立的相应二级集成SVM进行最终分类。通过在JAFFE与Cohn-Kanade表情库中实验，证明该方法同单个特征相比较，具有更高的表情识别率以及更强的鲁棒性。