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基于改进AlexNet卷积神经网络的人脸表情识别

来源 :电讯技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户：boosmm

【摘 要】

：

为了解决传统卷积神经网络用于人脸表情识别准确率不高的问题,提出了一种基于改进深度AlexNet卷积神经网络的表情识别方法。该方法基于AlexNet网络的基本结构,采用单图形处理单元(Graphics Processing Unit,GPU)进行训练,减少了两层卷积层和一层全连接层,在每层卷积层后加上批标准化(Batch Normalization,BN)代替原来的局部归一化,并在全连接层后加上Dr

【作 者】

：

石翠萍 谭聪 左江 赵可新 

【机 构】

：

齐齐哈尔大学通信与电子工程学院

【出 处】

：

电讯技术

【发表日期】

：

2020年09期

【关键词】

：

表情识别 深度学习 AlexNet网络 BN算法 facial expression recognitiondeep learningAlexNet netwo 

【基金项目】

：

国家自然科学基金青年基金项目(41701479),中国博士后科学基金项目(2017M621246),黑龙江省科学基金项目(QC2018045),黑龙江省博士后科学基金项目(LBH-Z17052),黑龙江省省属高等学校基本科研业务费专项(135309342),2019年省级大学生创新创业训练计划资助项目(201910232044)

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为了解决传统卷积神经网络用于人脸表情识别准确率不高的问题,提出了一种基于改进深度AlexNet卷积神经网络的表情识别方法。该方法基于AlexNet网络的基本结构,采用单图形处理单元(Graphics Processing Unit,GPU)进行训练,减少了两层卷积层和一层全连接层,在每层卷积层后加上批标准化(Batch Normalization,BN)代替原来的局部归一化,并在全连接层后加上Dropout正则化进一步防止过拟合。与AlexNet模型相比,改进的网络结构更简单、复杂度低、参数量少,可

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