隨著5G技術的發(fā)展，人們對智能人機交互的需求越來越廣泛，人臉表情識別也被用于許多領域。本書基于深度學習，從表情模型的訓練和信息融合的角度出發(fā)，使用深度置信網(wǎng)訓練的解析器檢測人臉區(qū)域，通過Gabor特征提取和Stacked自動編碼器進行表情分類，基于公共表情數(shù)據(jù)庫進行訓練和測試，以提高表情識別的準確性，增強了信息融合度，降低不平衡度，減少了決策誤差。