【摘 要】
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为了提高在自然环境中姿态变化下人脸表情识别的准确性和鲁棒性,提出一种基于多视角深度网络增强森林的表情识别方法.首先提取人脸区域的人脸子块以消除人脸遮挡等噪声影响,
【机 构】
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中国地质大学信息工程学院,中国地质大学机械与电子信息学院,华中数控股份有限公司红外事业部
【基金项目】
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国家自然科学基金(61602429)
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为了提高在自然环境中姿态变化下人脸表情识别的准确性和鲁棒性,提出一种基于多视角深度网络增强森林的表情识别方法.首先提取人脸区域的人脸子块以消除人脸遮挡等噪声影响,通过在预训练的卷积神经网络模型上迁移学习获得深度表情特征;然后,估计水平自由度下的头部姿态参数以消除头部姿态运动的影响,建立多视角条件概率模型,并将条件概率和神经联结函数引入随机树的节点分裂学习中,提高模型在有限训练集上的学习能力和区分力;最后通过多视角权重投票决策人脸表情类别.M-DNF能够获得不同视角下的表情分类结果,而不需要大量的数据集训练
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