基于卷积神经网络的人脸表情识别研究

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在人类社会中,最常见的行为便是人与人之间的交流,而交流的方式不仅仅只局限于言语,有时能传达情感的往往是脸上浮现的表情。近年来,互联网的飞速发展,迎来了人工智能时代,人脸表情识别也走上了新的研究方向。本文简述了利用Python语言构建卷积神经网络框架,该卷积神经网络由三层卷积层、一层全连接层和一个输出层组成,输出层由6个节点组成,分别对应6种不同的表情,数据集分为训练集和测试集,训练集进入系统后,经过卷积神经网络的不断训练,提高精确度,降低误差度,使模型更加完善,最后测试集输入模型内检测精确度。
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