本文關(guān)鍵詞：CNN深度學(xué)習模型用于表情特征提取方法探究

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【摘要】：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)作為一種深度學(xué)習架構(gòu),在精確提取圖像特征的同時降低模型復(fù)雜度。針對CNN在圖像識別方面的優(yōu)勢,提出一種基于CNN的人臉表情特征提取方法。使用具有8層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的Alex Net模型對融合的人臉表情圖像進行特征提取,再使用支持向量機(SVM)進行分類預(yù)測。將預(yù)測結(jié)果與一些經(jīng)典方法如SVM、PCA等做比較,可以發(fā)現(xiàn)在樣本圖片拍攝條件變化較大的情況下,CNN在提取圖像本質(zhì)特征方面有其他方法不可比擬的效果。
【作者單位】： 四川大學(xué)計算機學(xué)院;
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言近年來,人機智能交互引起人們越來越多的興趣,尤其是通過語音和肢體動作來進行人機交互的方法。面部表情識別對于機器理解和識別人類情緒有至關(guān)重要的作用[1]。人臉面部表情識別的方法很多,根據(jù)提取特征的不同分為基于運動與基于形變的表情特征提取。基于運動的特征提取

【相似文獻】

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本文編號：1209377