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由于微表情持續(xù)時間短、動作幅度小，因此微表情自動識別一直是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。針對上述問題，提出一種用于微表情識別的三維卷積神經網絡進化（ Three-dimensional Convolutional Neural Network Evolution，C3 Devol）方法。該方法使用能有效提取動態(tài)信息的三維卷積神經網絡（ Three-dimensional Convolutional Neural Network，C3D）來提取微表情在時域和空域上的特征;同時使用具有全局搜索和優(yōu)化能力的遺傳算法對C3D的網絡結構進行優(yōu)化，以獲取最優(yōu)的C3D網絡結構和避免局部優(yōu)化。利用 CASME2數據集在帶有兩塊 NVIDIA Titan X gpu的工作站上開展了實驗，結果表明C3 Devol微表情自動識別的準確率達到63.71%，優(yōu)于現有的微表情自動識別方法。
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