31、深度学习在情感识别中的应用与评估

深度学习在情感识别中的应用与评估

1. 引言

在当今的科技领域，深度学习在情感识别方面展现出了巨大的潜力。通过对人体动作和表情的分析，我们能够利用深度学习模型准确地识别出人类的情感状态。本文将介绍两种深度学习模型——前馈深度卷积神经网络（FDCNN）和VGG16模型，并对它们在情感识别任务中的性能进行评估。

2. 深度学习模型介绍

2.1 前馈深度卷积神经网络（FDCNN）

FDCNN是一种用于情感识别的深度学习模型。其工作流程如下：
1. 数据预处理 ：将输入的视频转换为帧，并将其保存为训练集和验证集。原始图像作为模型第一层的输入。
2. 卷积层操作 ：FDCNN由多个卷积层组成。输入图像大小为150 × 150 × 3，其中3代表颜色通道。所有层的滤波器大小均为3 × 3，滤波器也被称为权重。将原始像素值与权重值相乘的过程称为滑动或卷积，这些乘法结果求和得到一个称为感受野的单一数字，每个感受野产生一个数字，最终得到大小为(150 × 150 × 3)的特征图。
3. 特征图堆叠与下采样 ：在第一层应用32个滤波器，得到32个堆叠的特征图。随后，子采样（或最大池化）层将表示的空间（特征）大小减小到(75 × 75 × 32)。在第二层应用64个滤波器，得到64个堆叠的特征图，最大池化层将特征维度减小到(37 × 37 × 64)。在第三卷积层应用128个滤波器，得到128个堆叠的特征图，最大池化层输出的特征维度减小到(18 × 18 × 128)。所有最大池化层的大小均为2 × 2。
4.