层类型主要功能输出结构变化卷积层提取局部特征，保留空间结构变为多个 feature maps池化层降维，增强平移不变性，减少计算量降低 feature maps 的空间尺寸全连接层整合所有特征并用于最终分类或预测得到最终输出（如10类概率）

多元高斯分布（或多元正态分布，Multivariate Gaussian Distribution）是。在机器学习、信号处理、统计学和模式识别等领域，多元高斯分布被广泛应用。，它考虑了数据的分布情况，而不是直接使用欧几里得距离。极大似然估计（MLE）用于找到。对于均值向量，MLE 估计值是。时，多元高斯分布退化为。，使得数据点的似然最大。协方差矩阵不仅仅描述。这个二次型相当于计算。

马尔可夫链是一个由状态（state）组成的序列，状态之间的转移依赖于当前状态，但不依赖于之前的状态历史。换句话说，当前状态的信息足以决定下一个状态的分布，这就是所谓的马尔可夫性（Markov property）。Pqi∣qi−1qi−2q1Pqi∣qi−1Pqi​∣qi−1​qi−2​q1​Pqi​∣qi−1​这种假设称为一阶马尔可夫假设（First-order Markov assumption

图像处理是对图像进行数学运算和转换的过程，以增强图像质量或提取有用信息。

层类型主要功能输出结构变化卷积层提取局部特征，保留空间结构变为多个 feature maps池化层降维，增强平移不变性，减少计算量降低 feature maps 的空间尺寸全连接层整合所有特征并用于最终分类或预测得到最终输出（如10类概率）

多模态协同自适应处理质量保证多样化增强双重归一化灵活窗口设置高效算法稳定性保证性能优化这种详细的预处理方案不仅确保了数据质量，还通过多种技术手段提升了模型的泛化能力和性能表现。特别是在数据增强和归一化方面的创新，为模型训练提供了更好的基础。

图像处理是对图像进行数学运算和转换的过程，以增强图像质量或提取有用信息。

这段内容主要描述了过程，以便在情绪识别任务（EXPR 和 VA 任务）中提高模型的泛化能力。

层类型主要功能输出结构变化卷积层提取局部特征，保留空间结构变为多个 feature maps池化层降维，增强平移不变性，减少计算量降低 feature maps 的空间尺寸全连接层整合所有特征并用于最终分类或预测得到最终输出（如10类概率）

是从原始图像中裁剪得到的人脸区域（ROI，Region of Interest）。裁剪的目的是降低计算成本或为后续处理提供专注区域。归一化比例因子是为了让坐标值适配不同大小的输入图像。归一化的主要目的是消除因图像尺寸不同带来的影响，使关键点坐标具有通用性。），但 Face Mesh 模块通过深度信息估计输出了三维坐标。虽然图像是二维的（像素坐标系只有。