本文關(guān)鍵詞：CNN深度學(xué)習(xí)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(xí)架構(gòu),在精確提取圖像特征的同時(shí)降低模型復(fù)雜度。針對(duì)CNN在圖像識(shí)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(duì)融合的人臉表情圖像進(jìn)行特征提取,再使用支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)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(jì)算機(jī)學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 0引言近年來,人機(jī)智能交互引起人們?cè)絹碓蕉嗟呐d趣,尤其是通過語音和肢體動(dòng)作來進(jìn)行人機(jī)交互的方法。面部表情識(shí)別對(duì)于機(jī)器理解和識(shí)別人類情緒有至關(guān)重要的作用[1]。人臉面部表情識(shí)別的方法很多,根據(jù)提取特征的不同分為基于運(yùn)動(dòng)與基于形變的表情特征提取�；谶\(yùn)動(dòng)的特征提取

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1209377