一种用于人脸表情识别的卷积神经网络

发布时间：2017-06-26 10:16

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【摘要】：为了避免传统的表情识别中复杂的显式特征提取过程,文中提出了一种用于人脸表情识别的卷积神经网络(CNN)。首先,对人脸表情图像进行归一化预处理,并使用可训练的卷积核提取隐式的特征。然后,采用最大池化方法对提取的隐式特征进行降维处理。最后,采用Softmax分类器对测试样本图像的表情进行分类识别。使用图形处理器(GPU)在CK+人脸表情数据库上进行了实验,结果表明了CNN用于人脸表情识别的性能和泛化能力。
【作者单位】： 南京邮电大学通信与信息工程学院;瑞典皇家理工学院;
【关键词】： 人脸表情识别 卷积神经网络 深度学习 图形处理器 特征提取
【基金】：国家自然科学基金(61071167;61501249) 江苏省高校优秀中青年教师和校长境外研修计划 江苏省高校自然科学研究(15KJB510022) 江苏省普通高校研究生实践创新计划(SJLX15_0371)资助项目
【分类号】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 2.瑞典皇家理工学院,瑞典斯德哥尔摩()SE-100 44人脸表情是人类交流的一种有效表达方式,人脸表情识别作为情感计算系统的关键技术,是实现人机交互的基础,在虚拟现实、视频会议和客户满意度调查等领域有着广阔的应用前景[1-2]。人脸表情识别系统通常包括人脸图像的获取与预处理

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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3 刘晓e，

本文编号：485780