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用于微表情识别的三维卷积神经网络进化方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.91 MB | 2021-05-17

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　　由于微表情持续时间短、动作幅度小，因此微表情自动识别一直是一个具有挑战性的问题。针对上述问题，提出一种用于微表情识别的三维卷积神经网络进化（ Three-dimensional Convolutional Neural Network Evolution，C3 Devol）方法。该方法使用能有效提取动态信息的三维卷积神经网络（ Three-dimensional Convolutional Neural Network，C3D）来提取微表情在时域和空域上的特征;同时使用具有全局搜索和优化能力的遗传算法对C3D的网络结构进行优化，以获取最优的C3D网络结构和避免局部优化。利用 CASME2数据集在带有两块 NVIDIA Titan X gpu的工作站上开展了实验，结果表明C3 Devol微表情自动识别的准确率达到63.71%，优于现有的微表情自动识别方法。

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