深度学习在微表情识别及其主体检测实验中的应用：Micro-Expression-with-Deep-Learning

有新作品@ 代码更新和一些注意事项： 非常遗憾，由于工业工作的承诺和时间紧迫，未能及时回复大多数信息。 显然os.m丢失了，我在本地代码库中找到了它。 在外部工具/ tvl1flow /中添加。 希望对您有所帮助，谢谢。 另外，希望它对您的研究工作有益：) 深度学习的微表达 在微表情识别和识别主题上进行深度学习的实验。 平台和依存关系 Ubuntu 16.04 Python 3.6 Keras 2.0.6 Opencv 3.1.0 pandas 0.19.2 CuDNN 5110.（可选，但建议用于深度学习） 从此网址下载文件 （由于许可证的缘故，删除了应用了TIM的CASMEII，因此您需要应用TIM并自行裁剪，下面的链接是对数据库的访问请求。） 与TIM相关：TIM代码可以在下面下载， : 注意：除TIM大小外，参数均为默认值 相关的光流：我添加了一些脚本来提取光流特征（在E