基于改进神经网络架构搜索的面部表情识别方法及系统

本发明公开了基于改进神经网络架构搜索和优化的面部表情识别方法，涉及神经网络架构搜索和优化领域。该方法通过双阶段渐进式方法和改进的遗传算法优化神经网络架构。在面部表情识别任务中，利用路径位置标识编码和CNN‑LSTM模型对初始种群进行快速评估和筛选，筛选出潜在的高性能网络结构。然后，对这些候选架构进行全面训练和优化，通过基于生命周期选择策略的遗传算法提升网络性能。此方法有效提高了面部表情识别模型的设计效率和准确度，适用于复杂表情分析等场景，确保了模型在实际应用中的鲁棒性和可靠性。