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在各种条件下进行严格测试，包括不同的照明环境和各种面部表情，以确保稳健性和可靠性2。我们的方法涉及一个从数据收集和预处理开始，然后进行模型培训和优化的全面过程，并在实时系统部署和评估中达到顶点。该系统旨在处理实时视频提要的动态性质，从而立即提供情感的反馈和分类2。该项目的预期结果包括： - 情绪识别的高精度：实现可与现有状态的方法相当或超过现有状态方法的高度准确性。- 实时性能：确保系统可以实时处理和对情绪进行分类，而无需大量延迟。- 稳定性和概括性：证明系统在不同方案和各种数据集2上表现良好的能力。这项研究不仅涉及实时FER的当前局限性，而且还为未来在该领域的进步奠定了基础。该系统的成功实施有可能显着影响诸如交互式系统，监视，心理健康监测等领域。通过提高现实情感识别的能力，我们旨在为
实时使用深度学习
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