本研究提出了一种基于深度学习和面部视频数据的情感检测方法，使用 Convolutional Neural Network 训练一个能够估计三维表情模型参数的模型，并结合情感分类器，能够高效准确地从动态图像中识别面部表情，且在基本情感和压力情感的识别任务中超过了其他方法。

May, 2020

该研究收集并准备公开发布了一个名为 AffectNet 的数据库，包含 100 多万张网络图片，其中大约半数手动注释了 7 种离散面部表情和不同情绪模型的愉悦和唤起度强度，并使用两个深度神经网络对分类模型的图像进行分类和预测情感的愉悦和唤起度强度。

Aug, 2017

本文介绍了 EmotioNet 挑战的方法和结果，其中第一项挑战测试了当前计算机视觉算法在自动检测表情动作单元（AU）方面的能力，第二项挑战测试了算法在面部表情图像的情感分类方面的能力，研究表明当前机器学习算法在这两个任务中无法可靠地解决问题，计算机视觉算法在检测动作单元时的效果比检测情感分类时的效果要好。

Mar, 2017

本文提出了一种基于深度神经网络和贝叶斯分类器的新型解决方案，其中神经网络分析单个面孔表情，贝叶斯分类器通过场景描述符估计全局情感。在 Emotion Recognition in the Wild Challenge 2017 数据集上测试，该方法在测试集上的准确率为 64.68％，显著优于竞争基线 53.62％。

Sep, 2017

这篇论文提出了一种通过图像进行面部表情的深度分类方法，采用了深度前馈人工神经网络。该方法可用于良好的应用，包括视觉检查和安全措施。

May, 2023

本文讨论如何使用机器视觉学习人脸表情，使用深度神经网络识别人脸表情，并将其应用于视频中推断事件和学习表情，达到了最新的效果。

Oct, 2016

通过实验研究探究神经网络如何处理和储存面部表情数据，并将这些数据与人类产生的各种心理属性相联系，表明深度学习模型在理解人类情绪和认知过程方面具有潜力，非欧几里德空间视角下的认知产品或心理属性的多样化可视化解释不仅提供了对 AI 的可解释性的新见解，还推动了 AI 技术在心理学领域的应用和心理信息处理的新的理论理解。

Apr, 2024

这篇文章介绍了 Aff-Wild2 这一大型野外数据库，以进行情感识别，通过 CNN 和 CNN-RNN 架构的视觉和音频模型，实现了情感识别任务的最先进性能，并使用 ArcFace 损失函数训练各种新的网络，并取得较与现有技术相比，更好的效果

Sep, 2019

本研究使用 Transformer 机制，结合鲁棒表示编码和表示融合进行表情分类，结果表明该模型在 Aff-Wild2 数据集上表现有效。

Mar, 2022

本文提出了一种使用迁移学习的微笑检测方法，利用经过训练的深度人脸识别模型，并在不同的输入下 fine-tune 该模型，实现对人脸图像中微笑的检测。实验证明，该方法取得了最先进的性能。

Jan, 2018