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

本研究聚焦于视觉图像的对象元素和背景的语义信息，通过建立基于深度前馈神经网络的情感模型，实现对视觉图像情感值的连续预测，证实了此预测模型的有效性。

May, 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

本研究提出一个多元感情图像数据集 EMOTIC，并通过 bounding box 、场景语境等方法训练多种卷积神经网络模型，结果表明场景语境对自动识别情感状态提供了重要信息，为情感识别领域的研究提供了新思路。

Mar, 2020

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

本文介绍了利用深度学习方法对情感进行分析与识别的相关研究，以及在真实情境下（in-the-wild）数据上进行大规模情感分析所需深度神经网络的架构设计，并提出了一种基于多任务学习和整体框架的方法，通过改进现有的情感识别技术来提高情感识别效果。

Mar, 2021

通过综合多学科的方法，本文全面概述了情感分析在视觉媒体中的领域，并强调了最有前途的方法，讨论了技术挑战和限制以及情感理解技术的伦理影响和潜在社会影响。

Jul, 2023

该研究探讨了CNN模型识别和分类人类面部表情（积极、中立、消极）的能力，通过对芝加哥人脸数据库的预处理数据进行训练，模型在10,000张图像上达到75%的准确率，表明实现准确分析人类情感以及实用情感人工智能的可能性。

Oct, 2023

使用深度学习技术和面部表情来评估学生在在线学习课程中的参与程度，通过结合基本情绪表达出困惑、满意、失望和挫败等四种复杂情绪来动态描绘学生情绪，并通过卷积神经网络模型实现对学生情绪的准确分类，准确率达到95%。

Nov, 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