机构名称：
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设备有很多用途，并且每天使用的使用次数正在增加。机器感知将有助于开展各种活动，包括复杂的活动。机器感知使机器能够理解其物理环境和对话伙伴的意图。在这项研究中，我们使用卷积神经网络的深度学习技术将图像分为幸福，悲伤，愤怒，惊奇，不喜欢和焦虑等类别。使用此方法是因为CNN比其他统计技术产生更好的结果。使用CNN需要特征学习，这是至关重要的任务。此外，使用两个语料库评估了社区：一种用于社区教育，另一个用于定义网络的结构。将以一流精度产生结果的网络与第二个数据集进行了比较。在表现出面部情感的独特事实集测试时，该网络提到了有利的结果，即使它已经使用了最好的语料库进行了培训。尽管结果表明该网络不再是国王，但证据表明，深度学习可能适合对面部情绪表达进行分类。因此，深刻的掌握可以增强人类系统的联系，因为其学习技能将使机器能够感知更多。
面部面容的经验声音...
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