微表情识别中的跨数据集识别任务是什么？

MEGC2018提出了微表情识别中的跨数据集识别任务，这项任务的本意是为了模拟微表情识别系统被应用于不同人群的场景。 此次跨数据集识别使用了CASME II与SAMM两个数据集，任务分为两部分，第一部分是HDE（Holdout-database evaluation），将CASME II 与SAMM数据集的其中之一作为训练集，另一个作为验证集进行验证；第二部分是CDE（Composite database evaluation），也就是将CASME II与SAMM数据集合并，使用LOSO进行验证。 MEGC2018一共收到了三篇投稿，其中第一篇使用LBP-TOP、3DHOG、HOOF三种传统方法，为跨数据集学习的任务提供了baseline；

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