لقد قمنا بإنشاء شبكة تعلم عميق لتحديد عاطفة الشخص بناءً على سبعة تعابير وجهية (الغضب، الاشمئزاز، الحزن، السعادة، الطبيعية، الخوف، والدهشة). استخدمنا قاعدة بيانات Cohn–Kanade (CK+) الموسعة على أساس التحقق المتقاطع بـ 10 أضعاف (10-fold cross-validation) لتحديد 6 تعابير وجهية. حققت شبكة التعلم العميق متوسط دقة في التعرف بلغ 88.9%. وكما يظهر في مصفوفة الالتباس، فإن تعبيرات السعادة والدهشة حققتا أفضل معدلات التعرف بنسبة 98.92% و97.23% على التوالي.
في تجربة أخرى، استخدمنا قاعدة بيانات JAFFE على أساس (LOOCV) وحققت متوسط دقة في التعرف بلغ 88%. وكما يظهر في مصفوفة الالتباس، فإن تعبيرات الخوف والدهشة حققتا أفضل معدلات التعرف بنسبة 93.33% و93.33% على التوالي.
قمنا بمقارنة أداء النظام المقترح مع دراسات مشابهة استخدمت نفس قواعد البيانات ونفس العينة ونفس الأسلوب. تفوق النظام الذي استخدمناه على الأنظمة الأخرى في تلك الدراسات. بالإضافة إلى ذلك، أجرينا مقارنة تفصيلية لنسبة أداء التعرف لكل تعبير على حدة باستخدام قاعدة بيانات Cohn–Kanade (CK+) الموسعة، ووجدنا أن نظامنا حقق أداءً أفضل مقارنة بالدراسات الأخرى.
