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電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>用于微表情識別的三維卷積神經網絡進化方法

用于微表情識別的三維卷積神經網絡進化方法

2021-05-17 | pdf | 1.91 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  由于微表情持續時間短、動作幅度小,因此微表情自動識別一直是一個具有挑戰性的問題。針對上述問題,提出一種用于微表情識別的三維卷積神經網絡進化( Three-dimensional Convolutional Neural Network Evolution,C3 Devol)方法。該方法使用能有效提取動態信息的三維卷積神經網絡( Three-dimensional Convolutional Neural Network,C3D)來提取微表情在時域和空域上的特征;同時使用具有全局搜索和優化能力的遺傳算法對C3D的網絡結構進行優化,以獲取最優的C3D網絡結構和避免局部優化。利用 CASME2數據集在帶有兩塊 NVIDIA Titan X gpu的工作站上開展了實驗,結果表明C3 Devol微表情自動識別的準確率達到63.71%,優于現有的微表情自動識別方法。

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