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基于卷积神经网络的微表情识别模型
由于微表情具有持续时间短、发生强度弱、动作幅度小等特点,这使微表情识别面临特征提取困难、识别精度低等挑战.针对其面临的数据样本数量少且不平衡、识别精度低等问题,该文提出了基于卷积神经网络的CNNMER(Convolutional Neural Network Micro-Expression Recognition)模型.CNNMER模型由2部分组成:微表情数据预处理和微表情识别,分别用于扩充并平衡微表情数据样本以及准确识别微表情.它克服了训练样本数量少、不平衡等缺点.通过在CASMEⅡ数据集上的实验,CNNMER模型获得了98.44%的识别精度,验证了此模型的有效性.
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曲阜师范大学学报(自然科学版)
2021年01期
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