經(jīng)過實(shí)際測(cè)試，EVM算法可以明顯提高模型對(duì)微表情的識(shí)別能力。 微表情識(shí)別的早期工作，大多是基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，也就是設(shè)計(jì)一種手工特征提取算子，提取微表情片段中的相應(yīng)特征，再使用SVM、RF等方法對(duì)特征進(jìn)行分類，以此識(shí)別微表情的種類。 在這些工作中，最具有代表性的便是Pfister等人在2009年的這篇文章：

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