الأساليب التقليدية للاعتراف بالمشاعر ركزت فقط على تحليل التعبيرات الوجهية، مما قدم قدرة محدودة على ترميز السياق الذي يمثل بصفة شاملة استجابات المشاعر. نقدم شبكات عميقة للإدراك السياقي للمشاعر، والتي تُعرف بـ CAER-Net، وتستغل ليس فقط التعبيرات الوجهية للإنسان ولكن أيضًا المعلومات السياقية بطريقة مشتركة ومكملة. الفكرة الرئيسية هي إخفاء وجوه البشر في مشهد بصري والبحث عن سياقات أخرى بناءً على آلية الانتباه. تتكون شبكاتنا من شبكتين فرعيتين، بما في ذلك شبكات الترميز ثنائية التيار لاستخراج خصائص المناطق الوجهية والسياقية بشكل منفصل، وشبكات الاندماج التكيفي لدمج هذه الخصائص بطريقة متكيفة. كما نقدم مقاييس جديدة للإدراك السياقي للمشاعر تُعرف بـ CAER، وهي أكثر ملاءمة من المقاييس الموجودة حاليًا سواءً من الناحية النوعية أو الكمية. على عدة مقاييس، أثبتت CAER-Net فعالية السياق في اعتراف المشاعر. مجموعة البيانات الخاصة بنا متاحة على الرابط: http://caer-dataset.github.io.