一种基于降噪自编码器的人脸表情识别方法

发布时间：2017-12-13 07:33

  本文关键词：一种基于降噪自编码器的人脸表情识别方法

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【摘要】：针对传统人脸表情识别算法鲁棒性差,易受到人脸身份信息干扰的问题,在降噪自编码器的基础上,提出一种人脸表情识别算法。首先,从图片中检测出人脸部分,并进行尺度归一化处理;再构造堆栈式降噪自编码神经网络模型进行预训练;最后为了避免由训练样本不足容易造成的过拟合问题,在深度网络模型的全连接层采用了Dropout技术。实验结果在数据集CK+、JAFFE和Yale上均取得了较高的准确率,说明了该方法具有较强的鲁棒性和抗身份信息干扰的能力。
【作者单位】： 西南科技大学计算机科学与技术学院;
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言近年来,在计算机视觉研究领域中,人脸表情识别作为热点研究课题正在吸引全世界的相关学者参与其中。而人脸表情识别研究的主要难点除了常见的考虑光照、角度、遮挡和姿态等问题以外,更重要的是考虑人脸身份特征的干扰和人脸表情变化的非刚性。即需要同时考虑人脸长相特征，

本文编号：1284331