本研究提出了一种新颖的深度学习框架EmoNeXt，旨在提升人脸情感识别性能。该框架基于改进的ConvNeXt架构，结合空间变换网络和挤压与激励模块，优化特征提取，在FER2013数据集中实现了优于现有模型的情感分类准确率。
该项目利用卷积神经网络（CNN）识别面部表情，分类为七种基本情绪。使用FER2013数据集，经过500个训练周期，模型准确率达到91.67%。项目重点在数据预处理、参数优化和数据增强，以提升识别能力，适用于人机交互和情感分析等领域。
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