《表2 不同模型的分类精度比较》

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《基于CNN集成的面部表情识别》

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基于CNN集成的表情识别由2个阶段组成。在训练阶段，构建了所有单独的分类器，在测试阶段，实现融合方法得出面部图像的最终分类。为了产生不同的结果，构建最佳组合方法。首先构建3个深度CNN，这3个子网络分开训练，共享一个类似的模式。通过应用各种网络体系结构及随机初始化训练深层模型。在两个数据集上，对当前最先进的方法进行比较，不同模型的分类精度比较如表2所示。