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摘 要:表情是人與人進(jìn)行情緒交流的主要媒介,人臉表情識別是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個研究熱點,在眾多領(lǐng)域中應(yīng)用廣泛。目前,主流的人臉表情識別技術(shù)主要基于傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),但其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,參數(shù)量和計算量龐大。輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過引入深度可分離卷積技術(shù),在不影響或輕微降低識別準(zhǔn)確率的前提下,能夠大幅度縮減模型的參數(shù)量和計算復(fù)雜度。(剩余6869字)
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基于輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉表情識別研究
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