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由于微表情持續(xù)時(shí)間短、動(dòng)作幅度小，因此微表情自動(dòng)識(shí)別一直是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。針對(duì)上述問題，提出一種用于微表情識(shí)別的三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化（ Three-dimensional Convolutional Neural Network Evolution，C3 Devol）方法。該方法使用能有效提取動(dòng)態(tài)信息的三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ Three-dimensional Convolutional Neural Network，C3D）來提取微表情在時(shí)域和空域上的特征;同時(shí)使用具有全局搜索和優(yōu)化能力的遺傳算法對(duì)C3D的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，以獲取最優(yōu)的C3D網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和避免局部?jī)?yōu)化。利用 CASME2數(shù)據(jù)集在帶有兩塊 NVIDIA Titan X gpu的工作站上開展了實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明C3 Devol微表情自動(dòng)識(shí)別的準(zhǔn)確率達(dá)到63.71%，優(yōu)于現(xiàn)有的微表情自動(dòng)識(shí)別方法。
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