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时间:2018-12-08
《基于卷积神经网络的人脸表情识别研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用,我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后,中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训,熟悉系统的使用和维护。基于卷积神经网络的人脸表情识别研究 摘要:随着人机交互技术和机器学习技术的发展,人脸表情识别技术逐渐成为研究热点。针对传统人脸表情识别算法鲁棒性差、表情特征提取能力不足的问题,提出一种改进的基于卷积神经网络的人脸表情识别算法。首先对人脸图像进行预处理,检测并分割出人脸关键点的部分图像,然后输入到包含卷积神经网络通道和卷积稀疏自
2、编码预训练通道的双通道模型中。其中卷积神经网络通道部分使用了批量正则化和ReLU激活函数,加快了模型训练速度,解决了梯度消失问题,同时增加了模型的非线性表达能力。通过引入Dropout技术,解决了网络的过拟合问题。在另一个通道,对输入的人脸表情图像增加了卷积稀疏自编码进行无监督预处理。实验结果表明,该算法在JAFFE、CK+人脸表情数据集上均获得了较好的识别效果。 关键词:人脸表情识别;卷积神经网络;卷积稀疏自编码;特征提取;无监督预处理 DOIDOI:/ 中图分类号:TP301 文献标识码:A
3、文章编号文章编号: Abstract:Withthedevelopmentofhumancomputerinteractiontechnologyandmachinelearningtechnology,facialexpressionrecognitiontechnologyhasgradually为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用,我们不仅把资源运用于课堂教学,还利用系统的特色栏目开展课外活动,对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数
4、字教育资源全覆盖”项目设备正常使用,我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后,中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训,熟悉系统的使用和维护。becomeanimportantfield.Inthispaper,weproposeanimprovedalgorithmbasedonConvolutionalNeuralNetworkforfaceexpressionrecognitionduetothelackofrobustnessoftraditionalfacialexpress
5、ionrecognitionalgorithmandavailabefeatureextractionofall,wepretrainthefacialimageanddetect,segmentface.Thesegmentedfaceappliedtoadualchannelmodelwhich,includesaconvolutionalneuralnetworkchannelandanextrapretrainingchannelbysparseconvolutionalautoencoders
6、.ThetrainingspeedisimprovedaccordingtoBatchNormalizationandtheReLUactivationfunctionbyconvolutionalneuralnetworkchannel,andsolvetheproblemofgradientmodelcanincreasenonlinearexpressionabilityofthemodel.Atthesametime,theintroductionofdropouttechnologyalsor
7、emovetheproblemofoverfitting.Anotherchannelthatcontainsasparseconvolutionalautoencoderaimstodealwithinputfacialexpressionimages.ExperimentalresultsinvolvedthisalgorithmdemonstrateanimprovedrecognitionabilityontheJAFFEandCK+dataset. KeyWords:facialexpres
8、sion为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用,我们不仅把资源运用于课堂教学,还利用系统的特色栏目开展课外活动,对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用,我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后,中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训,熟悉系统的使用和维护。recognition;convolutionalneuralnetwo
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