CAFFE 人脸表情识别

• 这几天用深度学习进行了一下人脸的表情识别，在训练的时候犯了个错，将新增的样本直接用来训练，发现拟合不到位，在同事提醒了之后，才发现应该加入老的样本一起训练，训练的例子主要采用了fer数据库并配合实验室内部人员的表情采样。
• 人脸识别使用的是opencv的类库，检测人脸时速度较慢，后改用pico的人脸检测库，并限定了人脸检测的大小吗，速度得到了提高，还有出现错误的情况，发现是因为有时没有检测到人脸，但程序依旧将人脸的向量串进行了人脸表情识别，加入判断语句，问题解决。
• 人脸校正使用的dlib的校正程序，先要对图片进行扩展，扩展之前应注意判断边界。
• 训练的caffe结构采用了BN层提高收敛速度。
• 加入判断语句将不符合测试结果的表情记录并用于下一步训练。