Reconocimiento de expresiones faciales a través de ResNet-50

Como una de las direcciones más importantes en el campo de la visión por computadora, el reconocimiento de emociones faciales desempeña un papel importante en el trabajo y la vida diaria de las personas. El reconocimiento de emociones humanas basado en expresiones faciales tiene una gran significación en la aplicación de la interacción humano-computadora inteligente. Sin embargo, en la investigación actual sobre el reconocimiento de emociones faciales, existen algunos problemas como la baja capacidad de generalización del modelo de red y la baja robustez del sistema de reconocimiento. En este contenido, proponemos un método de extracción de características utilizando la red residual profunda ResNet-50, que combina redes neuronales convolucionales para el reconocimiento de emociones faciales. A través de la simulación experimental del conjunto de datos especificado, se puede demostrar que este modelo es superior a los modelos de reconocimiento de emociones faciales convencionales en la detección de emociones faciales.