近期，w88优德体育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。