В данной работе изучаются информация об методах классификации лицевых выражений и алгоритмах для детектирования аномалий классификатора. Затем обучаются выбранные модели сверточных нейронных сетей и выбирается одна лучшая. Далее реализуется метод детектирования аномалий и анализируются полученные результаты.

In this paper, we study information about methods for classifying facial expressions and algorithms for detecting classifier anomalies. Then the selected models of convolutional neural networks are trained and the best one is selected. Next, the anomaly detection method is implemented and the results obtained are analyzed.