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摘要
为解决由于人脸微表情存在局部特征少、不同情绪差异性小等特点而带来的特征提取难度大、表情识别率低等问题，以进一步提高人脸微表情识别精度，提出一种基于ResNet深度模型的人脸微表情识别算法。算法针对无人驾驶中的行人人脸表情识别场合，主要包括数据预处理及模型构建，在保证数据集统一性的同时，能够有效提高微表情的识别率。使用FER2013数据集对ResNet-50模型进行实际验证，并与ResNet-18的表现加以对比。本算法在实验中获得98.7%的准确率，优于ResNet-18，充分验证算法模型的有效性。
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