摘要
本发明属于神经网络技术领域,提供了一种快速反应且高准确率的六种情感识别的方法和系统。本发明首先通过轻量级端到端的深度学习模型进行面部检测以确保快速准确的定位能力;然后利用VGG16模型对检测到的面部图像进行表情分类,以提取丰富的特征信息。通过微调端到端的深度学习模型和采用VGG16模型的迁移学习,系统在标准面部表情数据集上取得满意的性能,实现了高准确率和实时性。通过结合端到端的深度学习模型和VGG模型的优势,本发明实现了对人类面部表情进行快速检测和准确分类,提高了面部表情识别的准确性和实时性,增强了系统的泛化能力和处理复杂情感变化的能力。