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基于时序融合策略的深度卷积网络动态表情识别.pptx

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汇报人：/目录0102表情识别的重要性动态表情识别的挑战时序融合策略的引入03卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像处理和计算机视觉任务。***N主要由卷积层、池化层和全连接层组成，通过卷积操作提取特征，池化操作降低维度，全连接层进行分类或回归。***N的优点包括参数共享、局部连接和池化操作，这些特性使得CNN在处理图像数据时具有很高的效率和准确性。***N在动态表情识别中的应用主要是通过提取面部特征，如眼睛、嘴巴、眉毛等，来识别表情类别。 ***N主要由卷积层、池化层和全连接层组成，通过卷积操作提取特征，池化操作降低维度，全连接层进行分类或回归。 ***N的优点包括参数共享、局部连接和池化操作，这些特性使得CNN在处理图像数据时具有很高的效率和准确性。 ***N在动态表情识别中的应用主要是通过提取面部特征，如眼睛、嘴巴、眉毛等，来识别表情类别。深度卷积网络结构卷积层、池化层和全连接层04时序数据融合策略动态卷积神经网络模型模型训练和优化05数据集和预处理实验环境：NVIDIAGTX1080TiGPU，IntelCorei7-7700KCPU，16GBRAM 训练数据集：FER2013，RAF-DB，SFEW 测试数据集：FER2013，RAF-DB，SFEW 网络结构：ResNet-34，Inception-v3，DenseNet-121 训练参数：学习率0.001，batchsize32，epochs50 优化器：Adam 损失函数：CategoricalCross-EntropyLoss 评估指标：Accuracy，Precision，Recall，F1-score实验结果和性能评估结果分析和讨论06结论总结未来工作展望汇报人：