CNN深度学习模型用于表情特征提取方法探究

发布时间：2017-11-21 02:24

  本文关键词：CNN深度学习模型用于表情特征提取方法探究

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【摘要】：卷积神经网络(CNN)作为一种深度学习架构,在精确提取图像特征的同时降低模型复杂度。针对CNN在图像识别方面的优势,提出一种基于CNN的人脸表情特征提取方法。使用具有8层网络结构的Alex Net模型对融合的人脸表情图像进行特征提取,再使用支持向量机(SVM)进行分类预测。将预测结果与一些经典方法如SVM、PCA等做比较,可以发现在样本图片拍摄条件变化较大的情况下,CNN在提取图像本质特征方面有其他方法不可比拟的效果。
【作者单位】： 四川大学计算机学院;
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言近年来,人机智能交互引起人们越来越多的兴趣,尤其是通过语音和肢体动作来进行人机交互的方法。面部表情识别对于机器理解和识别人类情绪有至关重要的作用[1]。人脸面部表情识别的方法很多,根据提取特征的不同分为基于运动与基于形变的表情特征提取。基于运动的特征提取

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本文编号：1209377