基于改進(jìn)AlexNet模型的面部表情識(shí)別算法研究

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摘要：面部表情是傳遞人類情感狀態(tài)最直觀的方式，通過分析面部表情，可以獲得某人在某時(shí)剖的精神和身體狀況。表情識(shí)別在人機(jī)通信、自動(dòng)駕駛、醫(yī)學(xué)等應(yīng)用領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用價(jià)值，并且受到越來越多的關(guān)注。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，表情識(shí)別技術(shù)研究也從常規(guī)的圖像處理方法轉(zhuǎn)變?yōu)椴捎蒙疃葘W(xué)習(xí)的方法，但是由于樣本數(shù)量有限，以及硬件設(shè)備的限制，使得提高表情識(shí)別準(zhǔn)確率的方法受到了一定的限制。（剩余4557字）