基于集成卷积神经网络的面部表情分类
针对传统机器学习中人工提取特征复杂度高,以及单卷积网络提取特征不充分导致识别率不高的问题,提出了一种基于集成卷积神经网络的面部表情识别新方法。该方法是将VGGNet-19改进后的VGGNet-19GP模型和ResNet-18模型进行集成,构建了集成网络(EnsembleNet)模型。该模型首先在训练集上对单模型进行训练,使单模型达到实验最优,然后在测试集上进行集成测试。在FER2013和CK+数据集上分别获得了73.854%和97.611%的平均准确率。与VGGNet-19GP和ResNet-18模型以及现有方法进行对比,结果表明,基于集成的面部表情分类方法具有分类更加准确和泛化能力更强的优点。
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