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針對(duì)現(xiàn)有表情識(shí)別方法中網(wǎng)絡(luò)泛化能力差以及網(wǎng)絡(luò)參數(shù)多導(dǎo)致計(jì)算量大的問(wèn)題，提出一種利用小尺度核卷積的人臉表情識(shí)別方法。采用多層小尺度核卷積塊代替大卷積核減少參數(shù)量，結(jié)合最大池化層提取面部表情圖像特征，利用 Softmax分類器對(duì)不同表情進(jìn)行分類，并在相同感受野下增加網(wǎng)絡(luò)深度避免特征丟失。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與FER2013eod、 DNNRL等方法相比，該方法的人臉表情識(shí)別案更高，能有效實(shí)現(xiàn)人臉表情的準(zhǔn)確分類。
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