提出一种二维分数阶傅里叶域(2D-FrFT)多阶次特征融合分类算法.该方法充分利用分数阶傅里叶域不同阶次下表情特征之间的相关性,选取两个阶次的表情特征,利用典型相关分析法(Canonical Correlation Analysis,CCA)进行特征融合,并通过基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的多层次分类机制进行人脸表情识别.仿真实验结果表明,采用多阶次特征融合算法后提高了平均识别率,降低了表情特征维数,减小了计算量.