胶囊神经网络提升面部几何情感识别精度

本文探讨了"使用胶囊神经网络通过面部几何识别情绪"这一主题，着重于解决现代神经网络在情绪识别中的一个关键问题，即在面对面部几何形状变化和特征干扰时，识别精度的不足。传统的情感识别技术，如基于卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）的LaNet，容易受到这些因素的影响。 研究者提出利用胶囊神经网络（capsule neural network, CapsNet）模型来增强情感识别的精确性和对噪声图像的适应性。胶囊网络是一种创新的神经网络结构，它不仅考虑单个像素，而是捕捉到更高级别的特征，如物体的部分和它们之间的关系，这使得它在处理面部几何信息时更具优势。 实验结果显示，当处理未经过失真的图像时，虽然CapsNet在精度上略逊于某些高级的卷积网络，但其资源消耗相对较低。然而，当涉及到对脸部旋转等几何变换的适应性时，CapsNet表现出显著的优势，其准确度接近或超过现代卷积网络。这表明胶囊神经网络在保持相对较低的资源需求的同时，能够提供更稳健的情绪识别性能。 文章作者，来自乌克兰的Liudmyla Tereikovska、Ihor Tereikovskyi以及来自哈萨克斯坦的Shynar Mussiraliyeva等人，共同探讨了这一领域的发展潜力。他们认为，进一步研究面部几何情绪识别技术，尤其是在减少训练迭代次数的同时保持高精度，胶囊神经网络的架构优化是一个值得探索的方向。未来的研究可能会聚焦于如何更好地结合胶囊网络的特性，以提升情感识别系统的整体性能。 这篇发表在《国际土木工程与技术杂志》的研究论文，不仅提供了实验证据，还为神经网络在情绪识别领域的实践应用提供了新的思路和技术改进方向。通过将胶囊神经网络应用于面部几何特征分析，它展示了在减少误差来源的同时，提升情绪识别技术的实用性和可靠性。