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将深度卷积神经网技术应用于人脸微表情识别是近年来的研究热点,但是,研究成果还未进一步完善,主要表现在其识别能力还是拥有精度不足等问题.本文提出了一种改进的LeNet-5卷积神经网络,在卷积神经网络中引入随机失活法(Dropout),消除过拟合现象,提升神经网络算法精度.
基于改进LeNet-5神经网络的微表情识别研究
【摘 要】
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将深度卷积神经网技术应用于人脸微表情识别是近年来的研究热点,但是,研究成果还未进一步完善,主要表现在其识别能力还是拥有精度不足等问题.本文提出了一种改进的LeNet-5卷积神经网络,在卷积神经网络中引入随机失活法(Dropout),消除过拟合现象,提升神经网络算法精度.
【机 构】
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湖南工程学院,湖南 湘潭 411104;南通大学,江苏 南通 226000
【出 处】
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中国设备工程
【发表日期】
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2022年4期
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