【摘 要】
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基于轻量级的OpenCV软件库，提出了一种人脸表情图像识别系统。该系统结合了迁移学习策略和具有中心损失的联合监督方法，以优化人脸识别的过程。为了提高识别的准确性和速度，该系统采用MobileNet这一个轻量级的卷积神经网络模型，以实现脱机和实时框架中部署。为了验证该系统的有效性，分别使用两个常用的数据集对系统进行评估。实验结果显示，该系统能够提高人脸识别的准确度。
【机 构】
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安徽电子信息职业技术学院信息与智能工程系
【基金项目】
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安徽省高校优秀青年人才支持计划项目（gxyq2020141）；
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基于轻量级的OpenCV软件库，提出了一种人脸表情图像识别系统。该系统结合了迁移学习策略和具有中心损失的联合监督方法，以优化人脸识别的过程。为了提高识别的准确性和速度，该系统采用MobileNet这一个轻量级的卷积神经网络模型，以实现脱机和实时框架中部署。为了验证该系统的有效性，分别使用两个常用的数据集对系统进行评估。实验结果显示，该系统能够提高人脸识别的准确度。
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