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认可吸引了很多人群。例如，它已用于大多数现代设备的安全性。使用机器和深度学习，将提高整体性能，并且标识精度将更加精确。我们旨在发现这些算法在分类人的面部表情中的表现以及我们是否可以依赖它们。步骤如下。首先，我们嵌入数据集中的图像，然后将数据集分为70％的培训数据和30％的测试数据；之后，我们采用五种不同的算法：支持向量机，k-nearest邻居，逻辑回归，天真的贝叶斯和随机森林。支持向量机的准确率为36％，K-Nearest邻居的准确率为52.3％，逻辑回归的精度为64.2％，而天真的贝叶斯的准确率达到了38.1％的准确率。随机森林的准确率为51.7％。使用的数据集是FER13数据集的清洁版本，其中包含16,780个图像分为五个类（愤怒，快乐，中立，厌恶和恐惧）。结果表明，逻辑回归被证明是所介绍的分类器最准确的分类器，F1得分为63.8％，精度为64.2％。
使用机器学习的面部情感识别
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