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

本文提出了一种新的方法，使用全局表示和局部表示的相互补充信息对包含人群的图像进行情感分类，其中，使用卷积神经网络 (CNN) 学习图像的全局表示，通过注意力机制合并面部特征获得局部表示，将两种表示独立学习后通过级联融合，采用多种变化的模型组成的集成方法在 EmotiW 2018 群体情感识别挑战中取得了 64.83% 的测试集准确率，排名挑战参赛者的第 4 位。

Jul, 2018

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

本研究在 EmotiW Challenge 2023 中探索了符合隐私规范的野外群体情绪识别。提出的多模态模型通过视频和音频分支以及跨模态注意力实现，使用全局特征而避免使用个体特征，仅依靠分布在视频中的 5 个均匀帧即可达到相当高的准确率。

Dec, 2023

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

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

通过使用数据增强技术和生成对抗网络模型，将初步训练的卷积神经网络与不同架构的预训练模型的方法应用于面部表情识别任务，使得模型的泛化能力得到提高，从而实现对面部表情的自动识别，准确率达到 85%。

Feb, 2024

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

本研究使用深度学习技术，以多模态方式，使用面部检测、音频流等模态，探索影片情感识别模型，成果在 2013 年的 EmotiW 挑战中成为获胜者，并在 2014 年的数据集上实现了约 47.67% 的准确率。

Mar, 2015