deep learning based facial expression recognition: a survey. ieee access, 8,

《基于深度学习的面部表情识别：一项调查》是一篇发表在IEEE Access期刊上的论文。本论文综述了基于深度学习的面部表情识别的最新研究进展。

面部表情识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一，广泛应用于情感分析、人机交互、虚拟角色等领域。传统的面部表情识别方法常常需要手工提取特征，且受到光照、姿态等因素的限制。而基于深度学习的面部表情识别则无需手工设计特征，可以从原始像素中直接学习特征表示，因此能够更好地解决这些问题。

本文首先介绍了深度学习在面部表情识别中的应用，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。CNN在面部表情识别中起到了关键作用，它可以提取图像的空间特征。RNN则主要用于处理序列化的面部表情数据，可以捕捉到表情的动态变化。

接着，本文概述了深度学习在面部表情识别中的不同应用场景，包括静态图像识别、视频序列识别和实时识别等。在静态图像识别中，通过对单张图像进行分析得出表情类别。在视频序列识别中，可以利用RNN结合CNN对连续视频帧进行处理，从而对表情做出连续预测。在实时识别中，需要实时地对实时视频流中的表情进行识别，对算法的实时性提出了挑战。

最后，本文总结了当前基于深度学习的面部表情识别的挑战和未来的研究方向。尽管深度学习在面部表情识别中取得了显著进展，但仍然存在一些挑战，如样本不平衡、多标签问题和泛化能力等。未来的研究可以探索更加有效的网络架构和训练方法，以提高面部表情识别的性能和适应性。

总之，本论文通过深入调查和总结，对基于深度学习的面部表情识别进行了详细介绍，并提出了未来的研究方向，对相关领域的学者和研究人员具有一定的参考价值。