本文選題：K興趣區(qū)域　切入點(diǎn)：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《電子學(xué)報(bào)》2017年05期

【摘要】：通過在面部表情數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度稀疏校正神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種模型,對兩種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在靜態(tài)面部表情識別方面的應(yīng)用作了對比和分析.基于面部表情的結(jié)構(gòu)先驗(yàn)知識,提出一種面向面部表情識別的改良方法——K興趣區(qū)域方法,該方法在構(gòu)建的開放實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集上,降低了由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)過少而導(dǎo)致深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型泛化能力不佳的問題,使得混合模型普遍且顯著地降低了測試錯誤率.進(jìn)而,結(jié)合實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了深入分析,并對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在任意圖像數(shù)據(jù)集上的可能有效性進(jìn)行了深入剖析和分析.
[Abstract]:By training deep convolution neural network and depth sparse correction neural network on facial expression data set, the application of two depth neural networks in static facial expression recognition is compared and analyzed.Based on the structural priori knowledge of facial expression, an improved method for facial expression recognition, K region of interest (ROI) method, is proposed, which is based on the constructed open experimental data set.The problem of poor generalization ability of the deep neural network model caused by too little training data is reduced and the test error rate of the hybrid model is reduced significantly.Furthermore, combined with the experimental results, the possible validity of depth neural network on arbitrary image data sets is analyzed.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院;
【基金】：安徽省自然科學(xué)基金(No.1508085QF119) 國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(No.61432004) 模式識別國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題(No.NLPR201407345) 中國博士后科學(xué)基金(No.2015M580532)
【分類號】：TP183;TP391.41

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本文編號：1714744