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基于遷移學習VGG-16的微表情識別

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摘要：為提高微表情識別精度更好地為微表情分類，提出遷移學習技術與VGG-16模型相結合的微表情識別方法。以CASME、CASMEⅡ作為數(shù)據(jù)集，在預處理階段通過對圖像進行幾何變換、均衡化構建微表情數(shù)據(jù)集。利用遷移學習后的VGG-16為模型，用數(shù)據(jù)增強后的數(shù)據(jù)集，在相同參數(shù)環(huán)境下，與AlexNet、GooLeNet、ResNet-18模型做對比，探究了不同模型對8種微表情識別的影響，同時探究了不同數(shù)據(jù)集對模型的性能影響。（剩余4216字）

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