一种基于卷积神经网络的复杂表情识别方法

本发明涉及一种基于卷积神经网络的复杂表情识别方法，旨在提高社交机器人和客户服务自动化中的表情识别准确性。该方法通过集成数据预处理、特征提取、模型设计、数据增强、注意力机制、多任务学习和模型优化等多个模块，实现了对混合情绪表达的复杂表情的有效识别。通过构建包含多样化表情样本的高质量数据集，本方法能够在不同环境条件下鲁棒地识别表情，并通过实时分析用户情绪状态，为社交机器人提供个性化交互能力，同时提升客户服务的响应质量和效率。实验证明，本发明在提高识别准确率和用户体验方面具有显著优势。