【摘 要】
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微表情是一种持续时间很短暂的面部表情。针对其识别率低的问题,提出了一种基于三维卷积神经网络(3D Convolutionnal Neural Network,3D-CNN)的微表情识别算法。使用Keras作
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61772417,61634004,61602377);陕西省科技统筹创新工程项目(2016KTZDGY02-04-02);陕西省重点研发计划(2017GY-060);陕西省自然科学基础研究计划项目(2018JM4018)
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微表情是一种持续时间很短暂的面部表情。针对其识别率低的问题,提出了一种基于三维卷积神经网络(3D Convolutionnal Neural Network,3D-CNN)的微表情识别算法。使用Keras作为网络框架,在3D-VGG-Block(3Dimension Visual Geometry Group Block,3D-VGG-Block)的基础上加入批量归一化算法以及丢弃法,提升网络深度与训练速度的同时有效地防止过拟合;针对数据集稀少的问题,采取随机设置起始帧的位置,提前设定每次读取帧序列的长度
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