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基于迁移学习和注意力机制的表情识别方法研究.pdf

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    摘要

    人脸表情识别需要通过卷积神经网络对大量数据进行训练，但是许多公开数

    据集人脸表情样本数量较少，容易导致模型在目标数据集上产生过拟合。人脸表

    情识别大多应用在开放场景中，从外界输入的图像可能会夹杂无关图像，神经网

    络可能会被无关图像所干扰，导致正确率下降。因此本文采用基于迁移学习和注

    意力机制的表情识别方法，本文的研究工作如下：

    （1）针对许多公开数据集人脸表情样本数量较少，表情信息单一，不利于人

    脸表情识别的研究。本文通过手动收集人脸表情图片，自建了人脸表情数据集进

    行实验。

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