评估智力残疾中度至重度个体中标准面部表情识别的可行性
原文约500字/词，阅读约需2分钟。发表于：。最近的研究强调用户对与机器进行类似人的互动的偏好增长。因此，面部表情识别作为给社交机器人赋予识别用户情感状态的能力的一种方式变得重要。在本研究中，我们评估了深度学习方法的适用性，这些方法因其在该领域的出色表现而闻名，用于识别具有智力残疾的个体的面部表情，据我们所知，这方面的研究尚未进行。为实现这一目标，我们使用了十二个不同方法的卷积神经网络集合进行训练，其中包括没有具有智力残疾的个体的数据集...
最近的研究强调用户对与机器进行类似人的互动的偏好增长。本研究评估了深度学习方法在识别具有智力残疾的个体的面部表情方面的适用性。研究结果证明了对该人群中面部表情的可行性，使得模型能够有效地处理每个用户独特的表达方式。
