【摘 要】
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近年来,面部表情识别在人机交互、疲劳驾驶、医疗等领域得到了广泛应用,已成为计算机视觉领域的研究热点.面部表情识别需要基于人脸检测进行检测、对齐和识别等步骤,但Haar级
【机 构】
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黑龙江大学电子工程学院 黑龙江 哈尔滨 150080
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近年来,面部表情识别在人机交互、疲劳驾驶、医疗等领域得到了广泛应用,已成为计算机视觉领域的研究热点.面部表情识别需要基于人脸检测进行检测、对齐和识别等步骤,但Haar级联分类器、PCA等传统方法在检测识别精度、鲁棒性等方面表现不佳[1].本文针对上述问题,设计实现了一种基于PYNQ的面部表情识别系统,在嵌入式终端实现结合深度学习的实时视频输入、人脸识别、显示结果输出.
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