论文部分内容阅读
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