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基于改进的GAN的局部遮挡人脸表情识别;;引言;;;研究内容：本文提出一种基于改进的GAN的局部遮挡人脸表情识别方法。首先，利用GAN生成遮挡区域的图像，并与原始图像进行融合；然后，设计一种轻量级的CNN模型对融合后的图像进行特征提取和分类。;GAN基本原理与模型结构;;;;基于改进GAN的局部遮挡人脸表情识别方法;;;;实验结果与分析;本实验采用公开的人脸表情数据集CK+和FER2013。CK+数据集包含593个视频序列，其中有327个序列带有表情标签；FER2013数据集包含35887张静态图像，分为7类基本表情。;实验设置;结果展示;挑战与展望;标注数据稀缺;;;THANKYOU
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