《表1 CASME II具体数据分析》

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《一种基于3D-CNN的微表情识别算法》

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由于微表情数据集中每个视频序列的图像帧数都大不相同，而且它们每个都不能把所有的图像都放在网络中进行训练，因此本文设计了一种随机训练视频帧序列中的某一段子序列，不断地循环，最终每个完整的视频帧序列中的每一张图像都可以训练到。即首先得到视频帧序列的总长度N，随机生成起始帧的位置R，设置一个帧序列的长度为16，R在0～N-16之内，每次训练起始帧到终止帧的图像，即R～R+16。这样设计的好处是每次都可以生成不同的训练数据，实现了数据增广，正好克服了微表情数据集样本稀少的问题。表1是CASME II数据集处理前后的具体数据分析。