问题：
我有一个多人的“面部”图像数据库，其中每个人都有多个图像（每个人在面部表情方面都有不同的东西，例如微笑、思考、简单等）。
在测试时，我有一个“笑脸图像”的测试数据集，这些人的图像已经存在于数据库中，但数据库中的图像和测试数据集中的图像并不完全相同（即同一个人在不同时间微笑的两张图像，出其中一个在数据库中，另一个在测试数据集中）。
现在，问题是我的应用程序正确地检测到了这个人，但是在面部表情中它不匹配例如：代替“微笑的脸”，有时它会给出“简单的脸”。
PS：找准确人的效率是100%，但是面部表情不匹配是个问题。
我正在使用的算法：
- 图像归一化和增强
- SURF 特征检测和匹配
任何人都可以提出可能出了什么问题，或者有什么更好的算法/方法来解决这个问题？
有没有比 SURF 更好的算法来比较两个图像？