检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:杨晓龙 闫河[1] 张杨 YANG Xiao-long;YAN He;ZHANG Yang(College of Computer Science and Engineering,Chongqing University of Technology,Chongqing 400054)
机构地区:[1]重庆理工大学计算机科学与工程学院,重庆400054
出 处:《数字技术与应用》2018年第2期213-214,216,共3页Digital Technology & Application
基 金:国家自然科学基金面上项目(61173184)
摘 要:人脸表情识别是机器视觉、模式识别和人工智能等众多领域的重点研究方向,目前已成为众多学者和专家的研究热点。本文介绍了人脸表情识别理论框架,概括性的介绍了人脸检测、表情特征提取和表情识别的常用方法,并介绍了相关改进方法和一些新的方法,同时分析了各方法的优缺点。最后,对人脸表情识别的发展和进一步改进指明了方向。Facial expression recognition is a key research direction in many fields such as machine vision,pattern recognition and artificial intelligence.Now it has become the research focus of many scholars and experts.This paper introduces the theoretical framework of facial expression recognition,summarily introduces the common methods of face detection,expression feature extraction and expression recognition,also includes related improvement methods and some new methods,meanwhile,this paper analyzes the merits and demerits of each method.At last,the direction of the development and further improvement of facial expression recognition is pointed out.
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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