【摘 要】
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人脸的表情识别是图像处理当中的一个重要分支同时也是计算机视觉研究中的一个热门。采用传统卷积神经网络的人脸表情识别通过不断地加深网络层数,扩大模型参数的规模来提高识别的精度,但和传统机器学习算法对比,其精度并没有获得显著的提升。为此受到密集连接卷积神经网络(DenseNet)启发,设计了一种用于人脸表情识别的网络模型MDenseNet。使用该模型对Fer2013灰度表情识别数据集进行实验,在保证了7
【基金项目】
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国家自然科学基金项目,项目名称:隐私保护的对抗特征选择及其拓展研究,项目编号:61772284。
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人脸的表情识别是图像处理当中的一个重要分支同时也是计算机视觉研究中的一个热门。采用传统卷积神经网络的人脸表情识别通过不断地加深网络层数,扩大模型参数的规模来提高识别的精度,但和传统机器学习算法对比,其精度并没有获得显著的提升。为此受到密集连接卷积神经网络(DenseNet)启发,设计了一种用于人脸表情识别的网络模型MDenseNet。使用该模型对Fer2013灰度表情识别数据集进行实验,在保证了70.45%的较高精度情况下,与传统卷积神经网络相比,模型参数的利用率更高,所需模型的参数数量大大降低。
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