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近期，我校电子电气工程学院奚峥皓博士在工业信息领域国际顶级期刊《IEEE Transactions on Industrial Informatics》上，发表题为“Facial Expression Recognition of Industrial Internet of Things by Parallel Neural Networks Combining Texture Features”的最新研究成果，该期刊由美国电气电子工程师学会（Institute of Electrical and Electronics Engineers，IEEE）主办，系中科院SCI期刊分区工程技术大类一区Top期刊，目前影响因子9.112。

该文章将人脸面部纹理特征共现矩阵与由卷积神经网络、残差神经网络、胶囊神经网络构成的并行神经网络结合，提出了一种解决实际应用中提高人脸识别成果率的新方法。通过实验验证，该方法的人脸识别准确度达到98.14%，且鲁棒性和识别率较现有其他算法更优。

研究团队不仅对该方法的实际应用性进行了多方面验证，同时联合清华大学智能技术与系统国家重点实验室，对该方法的理论性进行了严谨的证明。该方法的提出有利于在物联网、车联网中对视频目标的实时精确识别，为推动该领域人工智能技术的实现起到了积极作用。该研究得到了国家自然科学基金项目的资助。