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在驾驶车辆时,除却车辆的风险管控需要我们的重视外,驾驶员的风险管控同样值得我们去关注。在绝大多数情况下,对于驾驶员安全行驶......
人脸表情作为一种非自然语言以及最重要的外貌特征,在人与人面对面沟通中起到了至关重要的作用,此外人脸表情中所蕴含的丰富信息在......
人脸面部表情是人与人在日程生活中传递自身情感的重要方式之一。随着人机交互和计算机模式识别的飞速发展,外加硬件设备的迅速更......
基于LBP的特征提取方法已经被应用到表情识别工作中,并且表现出了LBP特征用于表情识别的优越性。本文针对基于LBP特征的人脸表情分......
人脸表情识别是计算机科学的热点领域,作为一门交叉学科,人脸表情识别的进步将直接影响到心理学、人工智能、数据挖掘、生命科学等......
人脸表情识别是人工智能与人机交互领域中的一个重要课题,目的是实现计算机自动识别人的表情,进而分析人的情感与心理。这将进一步......
近年来，随着计算机和信息技术的快速发展，面部表情识别技术越来越受到重视。如何准确有效地提取表情特征并进行分类已经成为一个研究......
随着科学技术的不断发展,计算机越来越成为人们日常生活中不可或缺的必备品,而智能交互技术也同时得到了快速的发展。人与人之间的......
人脸表情是人与人之间交流信息的重要方式之一,对人脸表情进行识别可以更加全面的了解人的内心世界。因此,人脸表情识别成为了当前......
随着信息科学技术的不断发展,人脸表情识别已经成为人工智能领域的一个重要的研究课题.本文针对现有的AdaBoost算法在进行大量表情......
期刊
让机器人具有像人一样的行为,能够与人进行和谐交流的人工情感理论与技术是智能机器人研究领域的重要研究方向之一,需要从机器人学......
本文介绍了表情识别的起源与发展过程,系统的组成,并着重分析了表情特征提取和表情分类的一些方法,对目前广泛应用的人脸表情数据......
素描人像训练是动画设计专业的造型基础课,基础课为动画的三维建模提供实践支撑.三维角色模拟人类的表情特征,具有复杂性和多样性.......
如今,人脸表情的相关研究是非常热门的话题,研究者愈发的关注其相关分类算法.而提高分类的精度对人工智能等相关前沿领域具有实际......
针对现有表情识别方法中网络泛化能力差以及网络参数多导致计算量大的问题,提出一种利用小尺度核卷积的人脸表情识别方法。采用多......
作为生物特征识别与情感计算领域的一个极富挑战性的交叉课题,人脸表情自动识别技术在各种应用的推动下发展很快,但鲁棒的自动人脸......
人脸表情识别(Facial Expression Recognition,FER)是计算机视觉、机器学习、人工智能等领域的重要研究方向,目前已经成为国内外学......
为解决取得特征向量维数过高问题,提出了一种改进的粗糙集属性约简算法。运用几何特征点方法得到人脸表情的局部特征向量,引入粗糙......
针对现有的WPCA方法强调信息不足和提取特征维数过高问题,提出了一种改进的加权主成分分析和粗糙集相结合的方法。该算法利用加权......
为了更准确地识别人的表情,在识别人脸7种基本表情(愤怒、厌恶、恐惧、高兴、无表情、悲伤和惊讶)时,采用了局域二值模式技术提取......
文章介绍了一种根据图像序列对面部表情进行实时识别的方法。使用Lucas-Kanade光流分析算法对面部标定25个特征点进行跟踪,来得到......
近年来,面部表情识别技术已成为模式识别领域中的一个重要的研究课题,因此表情识别的研究进展也受到了更多的关注。首先介绍了表情......
随着三维扫描仪的的出现,三维曲面的匹配与识别技术是近几年计算机图形学领域的一个研究热点。在众多学科和领域中对人脸识别都开......
提出了一种结合Gabor变换与神经网络树的面部表情自动分类方法。通过调整Gabor滤波器参数可以建立低信息冗余的Gabor表情特征。与......
近年来,面部表情识别在教育、医学、心理分析以及商业领域得到了广泛关注。针对目前表情识别方法不够系统、概念模糊的问题,对面部......
论文提出一种全自动识别人脸七种基本表情(愤怒、厌恶、恐惧、高兴、无表情、悲伤和惊奇)的方法。该方法首先采用几何模型匹配法自......
面部表情识别是计算机视觉热门领域。表情识别技术使得计算机能够理解人类的情绪,具有广阔应用前景。针对基于传统机器学习和深度......
随着计算机技术的进步,人工智能与模式识别技术得到很快的发展.人脸表情识别（FER）作为智能化人机交互技术中的一个重要组成部分,有着......
三维角色模拟人类的表情特征,具有复杂性和多样性。为了提高表情动画的制作效率,在表情分类和量化的基础上,进行情感的模型建构,再......
人脸表情识别就是让计算机按照人类的思维理解表情,是人机交互的重要组成,然而随着深度学习的迅速发展,深度学习技术在人脸表情领......
为了更加精确地对人脸表情进行分类,文中提出了使用CNN(卷积神经网络)来进行脸部表情的识别分类,其包含8层网络,前5个是卷积层(C1-......
随着认知心理学和人工智能技术的不断发展,人脸面部表情识别技术越来越受到重视。本研究首先介绍了表情识别研究的发展过程及识别......
人脸表情识别是当前计算机视觉、模式识别、人工智能等领域的热点研究课题。它是智能人机交互技术中的一个重要组成部分,近年来得......
针对卷积神经网络特征提取不够充分且识别率低等问题,提出了一种多特征融合卷积神经网络的人脸表情识别方法。首先,为了增加网络的......
在过去的二十年里,人脸表情识别是模式识别和人工智能领域的研究热点,在人机互交中起着重要的作用。计算机和机器人如果能够像人类......
图像语义理解是近年来计算机视觉领域中一个非常活跃的研究领域。研究的基本目的是研制自动化的算法和系统,正确解释图像内容,实现......
人脸表情识别作为情感计算的一个研究方向,构成了情感理解的基础,是实现人机交互智能的前提。人脸表情的极度细腻化消耗了大量的计......
人脸表情识别(fac ial expression recogn ition,简称FER)作为智能化人机交互技术中的一个重要组成部分,近年来得到了广泛的关注,......
一个完整的表情识别系统应由以下几部分组成:人脸表情图像捕获、图像预处理、人脸特征检测与定位、人脸分割与归一化、人脸表情特......
情绪是我们在生活中进行交流的重要方式。能否准确识别他人的情绪面孔,识别对方情绪状态并适当反应,在一定程度上反映了人的社交能......
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