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CASME2 微表情识别深度学习源码 送数据集
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本代码采用基于深度残差网络的图像分类模型对 CASME2 微表情数据集进行识别。所使用的模型以 ResNet50 作为主干网络结构，构建了一个端到端的图像级微表情识别系统。输入为从 CASME2 数据集中提取的关键帧图像，通常为 apex 帧，代表微表情动作最显著的时刻。模型通过一系列卷积、归一化与残差连接提取面部区域的高级语义特征，最终通过全连接层映射到情绪类别空间，使用 softmax 函数进行分类预测。
训练过程中，系统使用交叉熵损失函数对模型输出与真实标签进行监督学习，并采用 Adam 优化器进行参数更新，同时集成 MultiStep 学习率调度器以提高训练稳定性和收敛速度。为适应 CASME2 图像尺寸与形状不一的特点，输入图像在送入网络前进行了居中填充、统一缩放与随机水平翻转等增强操作。
算法识别准确率达99.48%
