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基于特征点与多网络联合训练的表情识别

来源 :计算机辅助设计与图形学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：guyueer83

【摘 要】

：

由于表情图片序列比单张表情图片的信息更丰富,因此基于前者的表情识别容易取得更好的实验效果.针对表情图片序列,提出一种仅基于人脸特征点信息和联合训练2个深度神经网络进

【作 者】

：

夏添  张毅锋  刘袁 

【机 构】

：

东南大学信息科学与工程学院,东南大学-南京通信技术研究院,南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

【出 处】

：

计算机辅助设计与图形学学报

【发表日期】

：

2019年4期

【关键词】

：

表情识别 深度学习 联合训练 融合网络 

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61673108);江苏省自然科学基金(BK20151102);北京大学机器感知与智能教育部重点实验室开放课题(K-2016-03);东南大学水声信号处理教育部重点实验室开放项目(UASP1502)

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由于表情图片序列比单张表情图片的信息更丰富,因此基于前者的表情识别容易取得更好的实验效果.针对表情图片序列,提出一种仅基于人脸特征点信息和联合训练2个深度神经网络进行表情识别的方法.首先基于长度不定的图片序列抽取各帧之间差异最大化的子集;其次提取该子集中所有图片的特征点坐标进行预处理;再将坐标分别输入微观深度网络(MIC-NN)与宏观深度网络(MAC-NN)进行独立训练;最后基于惩罚MIC-NN与MAC-NN间差异的损失函数联合训练二者后,使用融合网络(FUS-NN)作为最终预测模型.在CK+,Oulu-

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