【技术实现步骤摘要】
本申请涉及面部表情识别优化，具体而言，涉及一种基于深度学习的面部表情识别优化方法、装置、计算机可读存储介质与电子设备。
技术介绍
1、随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在图像识别领域中的应用日益成熟，特别是在面部表情识别技术方面。近年来，研究者们通过不断的技术创新，已经实现了从单一模态到多模态数据融合的面部表情识别，显著提高了识别的准确性和鲁棒性。传统的面部表情识别方法主要依赖于二维图像分析，尽管取得了一定的成果，但在处理复杂光照条件、面部遮挡以及细微表情识别等方面仍存在明显的局限性。
2、然而，现有的相关技术在以下几个方面仍存在不足：首先，传统的预处理方法往往忽略了面部数据的深度信息，导致识别模型在复杂环境下的表现不佳；其次，现有的面部特征提取算法对于细微表情的识别能力有限，难以捕捉到表情的微妙变化；再次，深度学习模型的训练过程往往需要大量的人工调参，且缺乏有效的自适应学习率调整策略；最后，对于面部表情识别结果的异常检测及处理策略尚不成熟，难以在实际应用中实现高效、稳定的识别效果。
技术实现思
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1.一种基于深度学习的面部表情识别优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取面部表情数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，至少采用所述面部表情识别模型对待识别面部表情进行识别，生成识别结果，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在采用所述面部特征与所述表情标签作为训练样本训练所述深度学习模型的过程中，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，计算所述深度学习模型的损失函数，
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用SIFT...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的面部表情识别优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取面部表情数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，至少采用所述面部表情识别模型对待识别面部表情进行识别，生成识别结果，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在采用所述面部特征与所述表情标签作为训练样本训练所述深度学习模型的过程中，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，计算所述深度学习模型的损失函数，
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用sift算法从所述面部三维模型中提取面部特征，包括：
7.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：钟前辉，陈学台，黎艺苗，黄观荣，梁广，黄必众，李钦，柯明东，陈浩，谢定兵，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司湛江供电局，
类型：发明
国别省市：
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