人脸情绪识别原理与深度学习模型研究
蔡鲲鹏1
马莉娟2
1.阜阳师范大学计算机与信息工程学院,安徽阜阳2360002.阜阳师范大学历史文化与旅游学院,安徽阜阳236000
摘要：随着人工智能技术的持续升级,卷积神经网络在人脸情绪识别方面得到广泛应用,研究人员据此设计出多种深度学习模型,并不断优化模型性能,提升模型识别的精准度和拟合能力.通过将Swish激活函数、S-ReLU激活函数引入模型,分别设计出Swish-FER-CNNs与S-mobile-CNNs两种人脸情绪识别深度学习模型,并借助各类实验对模型进行分析,获得大量有效数据,明确两种模型的优缺点.
关键词：人脸情绪识别深度学习卷积神经网络激活函数
分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)
资助基金：阜阳师范大学人文社科研究项目(2018FSSK05ZD)
论文发表日期：2021-03-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 49-51,77 )
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