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神经形态学价值和唤起估计
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于单个预训练AffectNet的EfficientNet模型的帧级情感识别算法，可在移动设备上实现实时视频人脸情感分析。该算法在第三届野外情感行为分析竞赛的Aff-Wild2数据集上，相较于VggFace基线，性能指标高0.15-0.2。该方法可作为四个子挑战的新基准。
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关键要点
- 提出了一种基于单个预训练AffectNet的EfficientNet模型的帧级情感识别算法。
- 该算法可以在移动设备上实现实时视频人脸情感分析。
- 在第三届野外情感行为分析竞赛的Aff-Wild2数据集上，性能指标高于VggFace基线0.15-0.2。
- 该方法可作为四个子挑战的新基准。
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