王仙仙—wxx
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基于Mini-Xception网络模型实现表情分类

前言

人类的面部表情是其最直接有效的情绪表达方式，针对表情识别技术的研究被认为是未来人机情感交互的主要发展方向。美国的心理学家Ekman和Friesen经过大量的实验与测试后，将人类的表情定义为以下六类：生气（Angry）、厌恶（Disgust）、恐惧（Fear）、高兴（Happiness）、悲伤（Sadness）和惊讶（Surprise）。实际情况下为了和无表情有所区分，一般还增加一类：正常（Neutral），共计七种基础表情。在这个人工智能技术成为热门的时代，人脸表情识别已成为其中的一项研究热点，而卷积神经网络、深度信念网络和多层感知器等端对端的算法在人脸面部表情识别领域的运用尤为广泛。

目录

一、卷积神经网络

二、Mini-Xception网络

三、数据预处理

四、构建网络模

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