表情识别
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案例介绍
对于人脸表情识别的工作，主要分为人脸检测，数据增强和表情分类三个模块。在人脸检测模块，选择了Retina-face作为人脸检测器。在数据增强模块，选择使用CC-GAN网络，将数据集中的正脸图像转换为侧脸图像共同进行训练，以提高模型的鲁棒性，更符合在无约束条件下的人脸识别要求。在表情分类模块，在ResNet18的基础上，将残差块替换为MResNet-B和MResNet-C的组合网络结构，构造为MResNet-18网络。改进后的模型在保证了分类性能的前提下，还可以提高模型的运算速度。
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对于人脸表情识别的工作，主要分为人脸检测，数据增强和表情分类三个模块。在人脸检测模块，选择了Retina-face作为人脸检测器。在数据增强模块，选择使用CC-GAN网络，将数据集中的正脸图像转换为侧脸图像共同进行训练，以提高模型的鲁棒性，更符合在无约束条件下的人脸识别要求。在表情分类模块，在ResNet18的基础上，将残差块替换为MResNet-B和MResNet-C的组合网络结构，构造为MResNet-18网络。改进后的模型在保证了分类性能的前提下，还可以提高模型的运算速度。
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