【摘 要】
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人脸表情包含人类丰富的情感信息,是人们表达情感的重要手段之一,在人们的日常交流中占据着重要的地位。人脸表情识别技术作为人类与计算机之间进行情感交流的方式,在人机交互、安全驾驶、智能医疗、智能审讯及远程教育等领域有十分广泛的应用前景。近年来,随着人工智能的不断发展,大量的科研供者投入到人脸表情识别的研究当中,使表情识别研究逐渐成为模式识别、机器视觉等领域中的重要课题之一。结合传统表情特征提取方法和深
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人脸表情包含人类丰富的情感信息,是人们表达情感的重要手段之一,在人们的日常交流中占据着重要的地位。人脸表情识别技术作为人类与计算机之间进行情感交流的方式,在人机交互、安全驾驶、智能医疗、智能审讯及远程教育等领域有十分广泛的应用前景。近年来,随着人工智能的不断发展,大量的科研供者投入到人脸表情识别的研究当中,使表情识别研究逐渐成为模式识别、机器视觉等领域中的重要课题之一。结合传统表情特征提取方法和深度神经网络方法识别人脸表情是本文的主要研究内容,具体工作如下:介绍经典的Alex Net模型以及针对人脸表情识别的Jeon Net模型,并根据这两种神经网络模型在表情识别上所体现出的问题,提出了一种基于卷积神经网络的人脸表情识别方法。其中卷积神经网络共有八层:卷积层和池化层各三层,两层全连接层和softmax输出层,同时每个全连接层后采用Dropout避免深度神经网络中常见的过拟合问题。最后在JAFFE数据集、KDEF数据集和FERG数据集上进行实验并都获得非常高的识别率,分别是97.72%,96.73%和100%,每个数据集还与近年来的优秀算法的识别率进行了对比分析。紧接着,又提出了基于低秩约束的卷积神经网络表情识别方法。我们在训练和识别的过程是先对表情图片统一使用低秩算法提取表情特征,然后再把提取后的表情特征送入到卷积神经网络中学习。最后生成的人脸表情识别模型在真人数据集上的识别率都有所提高,JAFFE数据集达到了98.94%,KDEF数据集达到了97.85%。但是在卡通数据集FERG的识别率有些许下降,平均识别率只有99.90%。本文针对这一问题,结合三个数据集的数据分布特点进行了详细的讨论和分析。
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