该研究介绍了一种基于深度网络的上下文感知情感识别方法，利用了人脸表情和场景上下文信息进行情感识别，并通过引入新的基准数据集 CAER 在多个基准测试中表现出了上下文对于情感识别的有效性。

Aug, 2019

通过 AI 技术的计算机视觉系统识别戴口罩人群的情感，提出了一个新的挑战。本研究提出了一种能够识别不同面具人群情感的面部情感识别系统，并采用了一种新的数据增强技术来改善模型的性能。通过对四种面具类型的每张面部图像进行训练，评估了四个卷积神经网络（Alexnet，Squeezenet，Resnet50 和 VGGFace2）的效果。实验结果显示，与单面具模式相比，我们的模型在多面具模式下的效果更好。其中，VGGFace2 网络在使用 JAFFE 数据集时的人员相关模式的准确率最高，为 97.82%，人员独立模式的准确率为 74.21%。然而，我们使用 UIBVFED 数据集评估了我们的模型。Resnet50 在人员相关模式下表现出了优越的性能，准确率分别为 73.68% 和 59.57%。此外，我们采用了精确度、敏感度、特异性、AUC、F1 值和混淆矩阵等指标来详细衡量我们系统的效率。此外，还使用了 LIME 算法来可视化 CNN 的决策策略。

Dec, 2023

深度神经网络在面部表情识别中的应用、数据集和算法，针对过拟合和灯光、头部姿态等问题，分析和总结静态和动态图像序列的最新模型和性能，并探讨未来的发展方向和挑战。

Apr, 2018

本文综述了自 2001 年以来至今关于面部表情识别的研究工作以及该领域的进展，包括面部表情识别的应用、数据库的使用和标准化等方面。此外，还讨论了使用 FACS 行动单元和 MPEG-4 面部动画参数进行面部参数编码的方法和近年来面部检测、跟踪和特征提取方法的进展。最后，本文总结了挑战和未来方向。

Mar, 2012

本研究针对实时面部表情识别领域的数据集问题，创建了包含约 24,000 张标记为五种基本情绪的 3RL 数据集，并在该数据集上使用 SVM 和 CNN 算法进行比较和评估，结果显示 CNN 算法在 3RL 数据集上具有显著的泛化能力提高，达到了 91.4% 的准确率。

Apr, 2023

通过探索深度学习体系结构在持续情感识别方面的应用，我们提出了一种新颖的三流端到端深度学习回归流程，其中包含一个注意力机制，该机制是基于多个最先进的动作识别系统的子模块的一种组合设计。定量分析表明，所提出的模型优于情感识别和动作识别模型的多个标准基线。

Mar, 2024

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

提出了一种深度神经网络构架，可在多个公共面部数据库上进行面部表情识别，并且在精度和训练时间上优于传统卷积神经网络和现有方法。

Nov, 2015

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

本研究提出了一种结合深度卷积神经网络（DCNN）和 Haar Cascade 深度学习架构的混合模型，用于将实时和数字面部图像分类到七种面部表情类别之一。实验结果表明，与其他模型相比，该架构在分类性能上具有显著优势，并且准确率高达 70％，执行时间短，为 2098.8 秒。

Jun, 2022