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摘要
摘要
在现实世界人与人的交流中,面部表情是有效传递情感的关键。以往的方法通
常通过整体或相对粗糙的局部方法来识别表情,只能捕捉有限的特征,且更容易受
到影响。现实场景中的人脸表情数据中掺杂着大量的噪声信息,而深度学习模型需
要大量的训练数据来拟合各种非线性的数据点以此更好的预测数据。当含有噪声的
表情数据被输入到卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)中时,不可
避免地会影响网络
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