【摘 要】
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人脸表情识别是机器视觉和模式识别等领域的一大富有挑战性的研究课题。人脸表情识别一直作为领域内热门的研究方向,具有广泛的应用场景,例如人机交互、安全监控,谎言检测等
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人脸表情识别是机器视觉和模式识别等领域的一大富有挑战性的研究课题。人脸表情识别一直作为领域内热门的研究方向,具有广泛的应用场景,例如人机交互、安全监控,谎言检测等等。随着相关领域技术的发展,特别是自2006年以来深度学习(Deep Learning)技术的飞速发展,省去了人工设计和提取特征的步骤,换之以大数据样本训练和自动学习有效特征,从而大幅度提高算法模型准确度和适应性。因此,结合深度学习进行人脸表情识别也成为当下热点之一。本文针对二维人脸图像进行表情分类识别研究。提出一种基于降噪自编码器的人脸表情识别算法,在提高识别准确率的同时能够有效降低表情之间的干扰程度;设计一种轻量级的卷积神经网络,能够快速和较为有效地识别人脸表情;提出结合卷积神经网络和循环神经网络的表情识别方法,针对人脸图像序列来识别表情。同时,提出一种数据筛选框架和两种较为简单的数据筛选方法,来对数据数据进行预处理。
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