一种基于卷积神经网络的人脸表情自动识别方法 |
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作者姓名: | 邹建成 邓豪 |
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作者单位: | 北方工业大学图像处理与模式识别研究所,100144,北京;北方工业大学图像处理与模式识别研究所,100144,北京 |
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摘 要: | 针对传统机器学习方法在人脸表情识别上存在特征提取繁琐、表情识别准确率不高的问题,提出一种基于深度学习的人脸表情自动识别方法.设计了一个卷积神经网络模型,以原始图像数据为输入,中间以卷积层和池化层交替作为隐层进行特征自动提取,最后将提取到的特征数据映射到全连接层,并采用Softmax函数作为分类器计算分类得分概率,实现人脸表情的自动识别分类.在公开的人脸表情数据集CK+上进行实验,结果表明本文方法能更准确地识别人脸表情.
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关 键 词: | 表情识别 特征提取 深度学习 卷积神经网络 |
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