基于深度学习的面部表情识别分析

刘宣彤

摘 要：在“互联网+”技术的发展推动下，人脸识别技术也逐渐趋于成熟，但是面部表情识别技术作为难点技术，尚未被有效攻克，如果将面部表情识别技术与物联网技术相结合，则会赋予计算机以人类的感情，有利于物联网时代的开启。本文通过对面部表情识别方法进行分析，希望对促進面部表情识别技术的发展有所帮助。

关键词：深度学习;面部表情;识别

面部表情是一种人类特有的情感表达方式，也是分析人类情感和行为的重要依据，在“互联网+技术”和人工智能技术发展的背景下，面部表情识别技术已经成为人们重点关注的话题，并出现了多种识别方法。伴随着芯片处理能力的不断加强，研究人员已经将目光转向深度学习，已经取得了初步的成效。因此，对基于深度学习的面部表情识别进行研究，具有十分重要的意义。

一、深度学习

深度学习指的是在多层神经网络上，应用不同种类的机器学习算法，对图像、文本等问题进行解决的算法集合。[1]基于深度学习，计算机可以对数据结构进行发现和调整，并依据前一个图层的表示，对每个图层表示进行计算。深度学习最显著的特点就是特征学习，其目的在于获取分层特征信息，以此来解决传统特征提取方法存在的问题。深度学习就是所谓的深度神经网络训练，伴随着硬件处理能力的不断提升，重新成为了相关领域重点关注的内容。

二、基于深度学习的面部表情……