【摘 要】
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近些年来,随着大数据和人工智能的兴起,人机交互正在成为一个热门的研究领域,而人脸表情识别技术作为人机交互的重要接口,它承担了机器通过视觉理解人类情感的第一步工作,具有重要的研究和应用价值。人机交互的另一个重要的研究方向就是如何将算法应用于更小型化的嵌入式设备之中,这就需要解决嵌入式设备有限的算力和算法之间的矛盾。人脸检测技术是人脸表情识别技术的基础,本文首先对基于Harr-Like特征的人脸检测算
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近些年来,随着大数据和人工智能的兴起,人机交互正在成为一个热门的研究领域,而人脸表情识别技术作为人机交互的重要接口,它承担了机器通过视觉理解人类情感的第一步工作,具有重要的研究和应用价值。人机交互的另一个重要的研究方向就是如何将算法应用于更小型化的嵌入式设备之中,这就需要解决嵌入式设备有限的算力和算法之间的矛盾。人脸检测技术是人脸表情识别技术的基础,本文首先对基于Harr-Like特征的人脸检测算法进行了详细分析,探究其是如何通过积分图的方式来减少计算量和通过级联算法来训练出强分类器的方式;随后详细地介绍了卷积神经网络基本理论和基本方法,以及几种经典的卷积神经网络的结构和适用范围;还对浅层和深层神经网络的分类模型的改进,使其能适用于人脸表情识别任务,并对它们的识别效果进行综合分析,试图探究出一种在人脸表情识别任务中识别准确率较高、识别用时较短的卷积神经网络模型结构,经过实验发现,18层残差网络模型识别测试集3589张图像仅用时14.29秒,并且模型占用2.89MB空间,这很好地验证了残差网络结构更适合模型的轻量化改进。为了探究出一种能在嵌入式设备上流畅运行的人脸表情分类模型,本文分析了卷积神经网络的计算时间的分布,提出了一种轻量化的基于深度可分离卷积的残差网络结构Mini-Res模型,该模型对计算量的需求仅25.45 × 106FLOPs,在Jetson Nano设备上检测一张图像需3.16毫秒,模型占用空间大小仅为1.68MB,在人脸表情识别测试集的识别准确率达到了58.04%,基本满足本文的识别需求。最后,本文还设计并实现了一种具有耦合性的人脸表情识别系统,该系统可以根据需要随时更新表情识别模型,通过CSI摄像头采集实时图像,并在HDMI显示设备中实时显示人脸的表情类别;在分辨率为480 × 480的视频中,流畅度最高能达到30FPS的效果。
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