【摘 要】
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由面部肌肉运动形成的面部表征可以显现个体的情感状态。面部表情特征可分为静态特征和动态特征。静态特征主要涉及几何特征和外观特征,动态特征主要模拟面部肌肉运动的动态特性。为了充分利用静态特征和动态特征的优势,我们设计了一个二维卷积神经网络（CNN）网络,从由一个表情图像和一个光流垂直分量构建的合并数据中学习深层次的面部表情特征。表情图像是由情感转换过程中的面部行为形成的瞬时外观,被用来学习深度静态表情
【出 处】
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第十三届全国DSP应用技术学术会议论文集
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由面部肌肉运动形成的面部表征可以显现个体的情感状态。面部表情特征可分为静态特征和动态特征。静态特征主要涉及几何特征和外观特征,动态特征主要模拟面部肌肉运动的动态特性。为了充分利用静态特征和动态特征的优势,我们设计了一个二维卷积神经网络（CNN）网络,从由一个表情图像和一个光流垂直分量构建的合并数据中学习深层次的面部表情特征。表情图像是由情感转换过程中的面部行为形成的瞬时外观,被用来学习深度静态表情特征。而光流的垂直分量包含了面部肌肉运动的低层次跟踪信息,用于学习深层动态表情特征。我们选择了两个有行为的面部表情数据库来进行实验。实验在识别面部表情方面达到了最先进的精度。实验结果表明,所提出的利用设计的二维CNN网络从多源数据中学习层次化表情特征的方法比从单源数据中学习有优势。
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