针对传统人脸表情识别算法鲁棒性差，易受到人脸身份信息干扰的问题，在降噪自编码器的基础上，提出一种人脸表情识别算法。首先，从图片中检测出人脸部分，并进行尺度归一化处理；再构造堆栈式降噪自编码神经网络模型进行预训练；最后为了避免由训练样本不足容易造成的过拟合问题，在深度网络模型的全连接层采用了Dropout技术。实验结果在数据集CK、JAFFE和Yale上均取得了较高的准确率，说明了该方法具有较强的鲁棒性和抗身份信息干扰的能力。