A Comparative Study of Transfer Learning for Emotion Recognition using CNN and Modified VGG16 Models

情感识别是人类互动的一个关键方面。这个主题在人工智能领域引起了重要关注。在这项研究中，我们调查了卷积神经网络（CNN）和修改后的VGG16模型在FER2013和AffectNet两个数据集上进行情感识别任务的性能。我们的目标是衡量这些模型在识别情感方面的有效性以及它们在不同和更广泛的数据集上的泛化能力。我们的研究发现，两个模型在FER2013数据集上都取得了合理的表现，其中修改后的VGG16模型表现略有提高。在AffectNet数据集上评估时，两个模型的性能都下降了，而修改后的VGG16模型仍然优于CNN。我们的研究强调了情感识别中数据集多样性的重要性，并讨论了开放问题和未来的研究方向，包括多模态方法的探索和更全面的数据集的开发。

探究使用卷积神经网络（CNN）和修改后的VGG16模型在FER2013和AffectNet两个数据集上进行情感识别任务时的性能表现，并评估它们在不同和更广泛数据集上的泛化能力。

本研究使用CNN和修改后的VGG16模型进行情感识别任务，结果表明两种模型在FER2013数据集上表现良好，而修改后的VGG16模型的准确性略高。在AffectNet数据集上，两种模型的性能都有所下降，但修改后的VGG16模型仍然优于CNN。研究强调了情感识别中数据集多样性的重要性，并讨论了未来的研究方向和开放问题。

本研究的亮点包括使用CNN和修改后的VGG16模型进行情感识别任务，评估它们在不同数据集上的性能，以及强调数据集多样性的重要性。实验使用FER2013和AffectNet数据集，结果表明修改后的VGG16模型在两个数据集上都表现良好。研究提出了未来的研究方向，包括多模态方法的探索和更全面的数据集的开发。

最近的相关研究包括“Deep Emotion Recognition with Regularized Convolutional Neural Networks”和“Facial Expression Recognition using Convolutional Neural Network and Extreme Learning Machine”。