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Emotion Recognition Using a Convolutional Neural Network

机译：使用卷积神经网络进行情感识别

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Learning-oriented emotions have not been studied by emotion recognition systems. These emotions have not been taken into account by other studies despite their importance in educational context. This work presents a recognition system which uses deep learning approach using convolutional neural network for solving that problem. A convolutional architecture was designed and tested with 3 different facial expression databases. The architecture is composed of 3 convolutional layers, 3 max-pooling layers, and 3 deep neural networks. The first database contains facial images on 6 basic emotions; the second and third databases contain images of learning-centered facial expressions. The tests show a 95% in the basic emotion database, a 97% for the first learning-centered emotion database and a 75% for the third database. We discuss about the differences in results among the three emotion databases.
机译：情绪识别系统尚未研究面向学习的情绪。尽管这些情绪在教育方面具有重要意义，但其他研究并未考虑这些情绪。这项工作提出了一种识别系统，该系统使用深度学习方法（通过卷积神经网络解决该问题）。设计了卷积架构，并使用3个不同的面部表情数据库进行了测试。该架构由3个卷积层，3个最大池化层和3个深度神经网络组成。第一个数据库包含有关6种基本情绪的面部图像;第二和第三数据库包含以学习为中心的面部表情的图像。测试显示，基本情感数据库中有95％，第一个以学习为中心的情感数据库中有97％，第三个数据库中的75％。我们讨论了三个情感数据库之间结果的差异。

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