基于卷积神经网络的表情识别研究与应用

基于卷积神经网络的表情识别研究与应用基于卷积神经网络的表情识别研究与应用摘要：随着现代科技的发展，运用计算机进行人脸表情识别（Facial Expression Recognition，FER）已

基于卷积神经网络的表情识别研究与 应用 基于卷积神经网络的表情识别研究与应用 摘要：随着现代科技的发展，运用计算机进行人脸表情识别 （Facial Expression Recognition，FER）已经成为一个广受 研究和关注的热门领域。在本文中，我们介绍了一种基于卷积 神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的表情识 别模型设计，并且针对该模型进行了实验研究。我们通过为数 据集预处理、CNN模型的搭建、训练和优化等方面进行分析和 比较，发现采用CNN模型可以获得比其他方法更高的表情识别 准确率。我们还将该模型应用到实际问题中，提出以此对人工 智能的发展做出了一定的贡献。 关键词：表情识别，卷积神经网络，数据预处理，实验研究 一、引言 表情是人类交流中最直观、最频繁的信息传递方式之一。从人 脸表情中可以提取出大量的情感和心理信息，如高兴、悲伤、 愉悦、愤怒等。人脸表情识别技术可以用于广泛的应用，如情 感计算、心理医疗、人机交互、虚拟现实等。因此，表情识别 研究具有重要意义。 随着深度学习技术的发展，特别是卷积神经网络的出现，人脸