【摘 要】
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以卷积神经网络结合循环神经网络搭建端到端的深度学习网络,提出一种增强特征的视频表情识别方法。其中,卷积神经网络采用传统的VGG-16-FACE模型作为初始模型,完成特征提取;
【机 构】
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南京邮电大学通信与信息工程学院,南京工程学院信息与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目(61703201);江苏省自然科学基金青年项目(BK20170765)
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以卷积神经网络结合循环神经网络搭建端到端的深度学习网络,提出一种增强特征的视频表情识别方法。其中,卷积神经网络采用传统的VGG-16-FACE模型作为初始模型,完成特征提取;循环神经网络采用具有记忆能力的长期短时记忆模型网络(LSTM)结合连续视频的帧间信息给出最优预测。首先,对VGG-16和LSTM模型分别进行独立训练。因预测结果很大程度取决于LSTM模型,针对LSTM的层数和输出神经元个数进行优化调试后,得到两层LSTM,发现输出维度为2 048时识别效果最好。考虑到增加负责特征提取的VGG模型对预测
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