【摘 要】
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随着计算机视觉的发展和人工智能产业的兴起,人脸表情识别技术在人工智能产业有着广泛的应用需求。人脸表情识别在传统机器学习算法下对环境及姿态的改变不具备良好的鲁棒性,而且识别精度也达不到实际应用的要求。计算机和图像处理器等硬件性能的提升,以大数据为核心的深度学习算法得到快速发展,人脸表情识别技术开始趋于在深度学习算法上研究。本文分别对人脸表情图像预处理、特征提取、特征分类3个关键技术进行介绍具体叙述了
【基金项目】
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上海市自然科学基金(17ZR1411900),上海市科委重点项目(18511101600)。
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随着计算机视觉的发展和人工智能产业的兴起,人脸表情识别技术在人工智能产业有着广泛的应用需求。人脸表情识别在传统机器学习算法下对环境及姿态的改变不具备良好的鲁棒性,而且识别精度也达不到实际应用的要求。计算机和图像处理器等硬件性能的提升,以大数据为核心的深度学习算法得到快速发展,人脸表情识别技术开始趋于在深度学习算法上研究。本文分别对人脸表情图像预处理、特征提取、特征分类3个关键技术进行介绍具体叙述了从传统的机器学习到基于深度学习的人脸表情识别技术的研究进展,分析了人脸表情识别技术目前面临的挑战和发展趋势。
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