يعمل باحثون من الجامعة على خوارزمية للتعرف على تعبيرات الوجه في الصور منخفضة الدقة ، وتعتبر تعبيرات الوجه من أهم الطرق الطبيعية للتعبير عن المشاعر الإنسانية ، والتي لها العديد من التطبيقات الهامة مثل تفاعل الإنسان مع الحاسب ، والروبوتات الاجتماعية ، والعلاج الطبي ، والتطبيقات المساعدة لقائد السيارة .
ولا يزال التعرف على تعبيرات الوجه بواسطة صورٍ منخفضة الدقة مهمة صعبة بالرغم من النجاح البارز للشبكات العصبية العميقة التلافيفية ؛ لذا يعمل مجموعة باحثين من الجامعة منهم د. ولاء علي ، ود. أحمد شاهين ، ود. صالح علي ، على تصميم شبكة عصبية تلافيفية عميقة جديدة لمعالجة هذه المشكلة ، حيث تتكون الشبكة من أربع وحدات رئيسية وهي طبقة استخراج الميزات ، وطبقة الانتباه للقنوات المكانية ، وطبقة التجميع الهرمي المكاني ، وطبقة التصنيف ، وتتكون جميع طبقات الشبكة المقترحة من طبقات تلافيفية لا تعتمد على طبقات الاتصال الكامل مما يساعد في تقليل حجم معاملات الشبكة القابلة للتعلم ، وأظهرت النتائج أن أداء الطريقة المقترحة يتفوق على أحدث الأساليب الأخرى ، بالإضافة إلي إمكانية تشغيلها على الأجهزة منخفضة الموارد مثل الجوالات .
الجدير بالذكر أن هذا البحث هو أحد الأبحاث التي تخص مركز البحوث الهندسية والعلوم التطبيقية ، وهو مدعوم من عمادة البحث العلمي ضمن أبحاث الدعم السنوي التي تقدمها عمادة البحث العملي ضمن مجموعة من برامج الدعم .