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卷积神经网络与支持向量机相结合，用于表情识别。

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简介：
本文详细阐述了一种结合了卷积神经网络与支持向量机的表情识别技术，其核心目标在于克服现有方法在识别准确率方面存在的不足，以及传统的手工设计特征无法充分捕捉面部表情的复杂特征这一局限性。具体而言，该方法首先通过卷积神经网络（CNN）对面部图像进行特征提取，随后将提取出的特征向量作为输入，传递至支持向量机（SVM）模型进行分类和识别。实验数据证实，在FER2013和CK+这两个标准数据集上，所提出的方法在识别准确率方面均显著优于其他现有的相关技术。

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