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Deep-Learning-for-Expression-Recognition-in-Image-Sequences:该项目将...
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2021-05-17
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深度学习用于图像序列中的表情识别 面部表情传达了很多信息,可用于识别情绪。 这些面部表情在执行时会随时间变化。 即使对于人来说,识别某些情绪也是一项非常具有挑战性的任务。 本文包括使用机器学习算法来识别图像序列中的情绪。 它使用对收集的数据的最新深度学习来自动分析情绪。 具体而言,本文对当前可以处理时空数据并采用经典静态方法来处理图像序列的最新学习策略进行了比较。 CNN,3DCNN和递归方法的扩展版本在通用情感识别的两个公共数据集中进行了评估和比较,其中显示了性能,并讨论了利弊。 建于 -Keras是使用Python编写的高级神经网络API -TensorFlow:trade_mark:是一个开放源代码软件库,用于使用数据流图进行数值计算。 -Theano是一个Python库,可让您有效地定义,优化和评估涉及多维数组的数学表达式。 数据集 -SASE-FE真实和虚假的情感数据库包含具有六种典型情感
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