卷积神经网络在人脸表情识别中的应用研究  

作　　者：侯楚焓 陆麟鑫 

机构地区：[1]南京理工大学

出　　处：《卫星电视与宽带多媒体》2021年第13期64-66,共3页Satellite TV & IP Multimedia

摘　　要：1.引言卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种带有卷积结构的有监督深度神经网络模型,借助卷积层的应用减小了深层网络占有的内存量,通过让卷积核提取图像特征来实现对图像的识别分类。表情识别是指从静态照片或视频序列中选择出表情状态,从而确定对人物的情绪与心理变化。在人类社会中,最常见的行为便是人与人之间的交流,而交流的方式不仅仅只局限于言语,有时能传达情感的往往是脸上浮现的表情,人的表情大致可分为七种:生气、厌恶、恐惧、高兴、难过、惊讶和无表情,随着网络的飞速发展,人脸表情识别也走上了新的研究方向,也是人机交互的一个重要方面。

关 键 词：卷积神经网络 神经元 卷积核 

分 类 号：TN92[电子电信—通信与信息系统]