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针对传统人脸表情识别算法鲁棒性低,传统表情识别特别依赖人工设计的特征,提出一种改进的人脸表情识别算法。该算法在深度学习中的残差块与反残差块算法基础上,将两种算法融合,利用两种神经块结合起来的深度学习模型,同时配合数据增强、Dropout等技术。实验结果表明,经过优化的算法,在正确率上比原先有一定的提升,在训练稳定性上也有较好的表现,同时具有了更好的鲁棒性。