《表1 本文训练模型的混淆矩阵》

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《结合卷积神经网络与OpenCV的人脸表情识别》

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本文采用的卷积神经网络为4层卷积层、4层池化层、2层全连接层。导入已经预处理完的图片集，定义CNN结构，导入模型，开始训练模型。此过程大概需要一到两个小时，使用小卷积核替代大卷积核，减少了非常多的计算量。导入测试集进行准确率测试。使用混淆矩阵表示每类表情的精确准确率，具体各表情识别结果准确率如表1所示，混淆矩阵的行标表示本文算法预测表情结果，列标表示实际表情。