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《基于深度学习的人脸表情识别系统》
从混淆矩阵中可以看出，生气（Angry）、厌恶（Disgust）、恐惧（Fear）、高兴（Happiness）、悲伤（Sadness）、惊讶（Surprise）及正常（Neutral）这7种表情在测试集的准确率依次为67%、67%、56%、92%、61%、82%及73%，最终可以计算出在整个测试集上Mini-Xception模型的准确率为71.14%，具有更加准确的效果。其实就是基于对人脸特征的描述，分类器根据训练的样品数据进行训练，完成后即可感知读取到的图片上的特征，进而对图片进行人脸识别。
——来自博客 https://blog.csdn.net/2301_76571270/article/details/139905019
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