--- 构建并行卷积神经网络的表情识别算法

目前表情识别在商业、安全、医学等领域有着广泛的应用前景，能够快速准确地识别出面部表情对其研究与应用具有重要意义。传统的机器学习方法需要手工提取特征且准确率难以保证。近年来，卷积神经网络因其良好的自学习和泛化能力得到广泛应用，但还存在表情特征提取困难、网络训练时间过长等问题，针对以上问题，提出一种基于并行卷积神经网络的表情识别方法。实验结果表明，针对数量、分辨率、大小等差异较大的表情数据集，该网络模型均能够获得较高的识别率并缩短训练时间。

03月20日（周三）中午12:30在图书馆一层学习共享空间，计算机系何颖老师将为大家作“构建并行卷积神经网络的表情识别算法”学术讲座。

欢迎有兴趣的老师和同学参加！