本文提出了一种基于单个预训练AffectNet的EfficientNet模型的帧级情感识别算法，可在移动设备上实现实时视频人脸情感分析。该算法在Aff-Wild2数据集上的性能指标高于VggFace基线，表情分类、趋势-觉醒估计和表情分类验证集中的性能指标提高了0.15-0.2。该方法可作为四个子挑战的新基准。

本文提出了一种基于单个预训练AffectNet的EfficientNet模型的帧级情感识别算法，可在移动设备上实现实时视频人脸情感分析。该算法在第三届野外情感行为分析竞赛的Aff-Wild2数据集上，相较于VggFace基线，性能指标高0.15-0.2。该方法可作为四个子挑战的新基准。