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上传时间: 2021-03-19
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iExpressionNet
介绍
拟议的项目将专注于利用深度学习来检测人类的面部表情。尽管过去有很多涉及表情分类的项目：（ ）和（ ），但我们在检查这些主题时注意到了一个主题项目表明，在表达分类器上的训练准确性通常比验证准确性要高得多。换句话说，可能是这些模型很难在不同的面Kong之间推广表情。这可能是由于数据集中存在大量不同的面Kong。
虽然我们不会尝试在该项目中提高深度学习模型对面部表情进行概括的能力，但会尝试为特定用户改善模型的性能。总体思路是使用一般的面部表情数据集和特定用户的面部表情数据集共同训练模型。
管道概述
我们要创建的管线将包含三个主要部分。面部检测，一般表情分类和特定表情分类。包含（或不包含）人脸的图像将被输入到管线中。现在，流水线中的第一步将是检测人脸（或缺少人脸
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