《表3 不同方法的识别结果》

  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

《基于公共空间视频的人脸情绪识别》

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

本文人脸情绪识别数据集标签与应用场景及现有数据集的均不同，无法与公开数据集进行实验对比。为验证本文方法的优势，参照文献[20-21]，将C2通道的序列输入分别改为常规尺寸224×224、低分辨率尺寸128×128进行网络训练；参照文献[22]采用Alexnet网络训练C1通道网络。不同方法的人脸情绪识别效果如表3。从表3可看出，本文提出的双流卷积网络模型对基于公共空间的人脸情绪数据集识别效果最好，ACC和MAP比已有方式分别提升7%～28%，7%～29%，结合本文数据集的特点证明了本文方法的优越性与通用性。