《表1 实验数据：面向类内差距表情的深度学习识别》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《面向类内差距表情的深度学习识别》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

实验为真实环境中的面部表情识别。为更贴近真实环境，评价本文识别算法的有效性，构建了一个类内差距较大的混合数据集，以Multi-PIE和JAFFE（the Japanese female facial expression database）表情数据集为基础，从网络下载面部表情图像并进行样本扩充，自制所需的面部表情数据集，选择不同国家、不同年龄、不同职业的人群的5种面部表情进行实验，包括憎恶（abomination）、快乐（happy）、中立（neutral）、焦虑（anxious）、惊讶和恐惧（surprise and fear），增加了类内差距较大的面部表情特征的复杂度，样本总数为4 452幅，分为5类标签，如表1所示。