本文關鍵詞：基于降維的堆積降噪自動編碼機的表情識別方法

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【摘要】：堆積降噪自動編碼機是一種典型的深度學習模型,它能夠刻畫數(shù)據(jù)豐富的內在信息,具有較強的特征學習能力�；谥鞒煞址治�(principal component analysis,PCA)技術和堆積降噪自動編碼機(stacked denoising autoencoders,SDAE)模型,提出一種新的表情識別算法PCA+SDAE。該算法對人臉圖片進行裁剪及歸一化等預處理,采用主成分分析技術對人臉特征進行線性降維,再利用堆積降噪自動編碼機逐層進行特征學習并同時實現(xiàn)對人臉表情數(shù)據(jù)的非線性降維,可以得到更好的、維度更低的表情特征,并據(jù)此進行表情分類。對PCA+SDAE算法的仿真測試實驗結果表明,其綜合性能比其他的基于深度學習模型的表情識別方法更好,同時與傳統(tǒng)的非深度學習表情識別方法相比,它具有更高的表情識別正確率。
【作者單位】： 重慶郵電大學計算智能重慶市重點實驗室;韓國仁荷大學情報通信工學部;
【關鍵詞】： 表情識別 深度學習 堆積降噪自動編碼機 主成分分析
【基金】：重慶市自然科學基金項目(CSTC;2007BB2445) 韓國科學與信息科技未來規(guī)劃部2013年ICT研發(fā)項目(10039149)~~
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言面部表情不僅是人們常用的較自然的表達情感的方式,也是人類鑒別情感的主要標志,在情感計算中占有很重要的地位。近些年來,表情識別作為情感識別的主要方式[1],已被廣泛地應用到人機交互、遠程教育管理、車輛安全駕駛、公共場合安全監(jiān)控等領域。傳統(tǒng)的表情識別思路包括以

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