本文提出并实现了一个通用的卷积神经网络（CNN）构建框架，用于设计实时 CNN。我们通过创建一个实时视觉系统来验证我们的模型，在一个混合步骤中同时完成面部检测、性别分类和情感分类的任务。我们提供了训练过程设置的详细信息，并在标准基准集上进行了评估，报告了 IMDB 性别数据集中 96% 和 FER-2013 情感数据集中 66% 的准确性。此外，我们还介绍了最近的实时启用的引导反向传播可视化技术。引导反向传播揭示了权重变化的动态，并评估了学习到的特征。我们认为，仔细实施现代 CNN 架构、使用当前的正则化方法和可视化以前隐藏的特征对于缩小慢速性能和实时架构之间的差距是必要的。我们的系统通过在 RoboCup＠Home 比赛中使用的 Care-O-bot 3 机器人上部署进行了验证。我们的所有代码、演示和预训练的架构都在我们的公共存储库中以开源许可证发布。

Oct, 2017

本文提出了一种基于注意力网络和残差卷积网络集成的深度学习框架，可以高精度地预测面部图像的性别和年龄组，并通过可视化模型的注意图证明其能够敏锐地监测到面部适当部位，同时，在多任务学习方面得到了不错的成果。

Oct, 2020

本文提出一种使用单个深度卷积神经网络进行人脸检测，人脸对齐，姿态估计，性别识别，微笑检测，年龄估计和人脸识别的多用途算法，通过多任务学习框架实现了对 CNN 模型的共享参数的规范化，并在不同领域和任务之间建立协同关系，实验结果表明该网络对人脸具有更好的理解，并在大多数任务方面实现了最先进的结果。

Nov, 2016

该文介绍了针对面部表情识别问题，提出了一种基于注意力卷积网络的深度学习方法，并采用可视化技术确定了识别不同情绪对应的重要面部区域，相比先前的模型在多个数据集上都取得了明显的改进。

Feb, 2019

本研究使用四种不同的神经网络模型，并研究了不同的人脸对齐方法对模型的影响。研究证明，适当的参数初始化和简单的预处理步骤可以提高性别识别的表现。

Aug, 2017

本文介绍了一种简化的本地深度神经网络方法，通过仅使用 9 个覆盖整个面部区域的重叠图像块，降低了训练时间，同时性能略有降低，试验表明眼部区域有助于性别识别，口部和眼睛区域对年龄识别有用。

Mar, 2017

本研究探讨轻量级卷积神经网络的多任务学习，用于识别人脸和分类面部属性（年龄，性别，种族），并在没有距离边缘的剪裁人脸上进行训练，需要微调这些网络以预测面部表情；使用 MobileNet、EfficientNet 和 RexNet 架构提出了几种模型，并在 UTKFace 数据集上证明了它们接近最新的年龄、性别和种族识别结果，在 AffectNet 数据集的情感分类上也表现出色；此外，展示了将已训练的模型用作视频帧中面部区域的特征提取器，其识别精度比以前已知的情感分类挑战的单一模型高 4.5％。

Mar, 2021

本研究提出了一种运用视觉和听觉模态的情感识别系统，其通过深度卷积神经网络提取语音特征，通过 50 层的深度残差网络提取视觉特征，并运用长短时记忆网络进行机器学习算法，通过对 AVEC 2016 情感识别研究挑战的 RECOLA 数据库的自发和自然情绪的预测，明显优于传统的以听觉和视觉手工制作特征为基础的方法。

Apr, 2017

本文提出了一种由多个利用卷积神经网络和大规模人脸识别数据集进行训练得到的强大行业级人脸识别网络组成的集成模型，该模型对视频中的空间和音频特征进行捕获，从而提高情绪识别的准确性，并在不使用视觉时间信息的情况下，将测试集的最佳结果提高了约 1％，实现了 60.03％的分类准确度。

Nov, 2017

本文通过使用卷积神经网络和循环神经网络来识别视频数据中的情感，分析两种神经网络对系统性能的贡献，并在实验中实现了优于基线和其他竞争方法的表现。

Feb, 2016