基于深度学习的情感计算模型算法研究

摘要：随着人工智能逐渐融入各领域，为了提高机器学习准确率，从而为人类提供更加高效且个性化服务，深度学习技术的研究已经迫在眉睫，而情感计算则能够通过计算机视觉角度挖掘人类内在隐藏的行为信息（例如文字、语音、图像等）和生理学信息（例如心电图和脑电图等），获取情感、表情、语义、心跳或感受等行为和生理学大数据，从而为人类提供更准确有效的反馈和服务。卷积神经网络（CNNs） 已被广泛认可应用于深度学习模型算法的研究和实践当中，尤其适用于视觉图像识别。研究卷积神经网络用于挖掘人类情感大数据。

关键词：深度学习；情感计算；图像识别；卷积神经网络

中图分类号：TP18 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）04-0040-03