人脸表情识别

作品数：606被引量：2067H指数：23
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融合注意力机制改进ResNet的人脸表情识别
《计算机技术与发展》2023年第5期130-137,共8页张栋昱 赵磊 
国家自然科学基金联合基金项目(U1936122);武汉市应用基础前沿项目(2018010401011295)。
鉴于现有人脸表情识别方法在表情识别过程中存在的诸多痛点,比如对有效特征提取不够、泛化能力不强、识别准确性不高等,提出了一种改进残差网络的人脸表情识别方法。首先,引入卷积注意力机制,对网络中间的特征图进行重构,强调重要特征,...
关键词：人脸表情识别 深度学习 残差网络 卷积注意力机制 DROPOUT 
多分支精简双线性池化的人脸表情识别被引量：1
《计算机技术与发展》2023年第3期27-33,共7页王彬 徐杨 石进 张显国 
贵州省科技计划项目(黔科合支撑[2021]一般176)。
针对人脸表情识别研究中特征提取不充分、难以辨别人脸表情细微的类间差异等问题,提出了一种多分支精简双线池性化的人脸表情识别方法。该方法以ResNet-18为基础,在避免大幅度增加计算复杂度的前提下提升ResNet-18的特征提取能力,提出...
关键词：人脸表情识别 多样化分支块 残差空间注意力 多分支精简双线性池化 ResNet-18 
基于增强特征和注意力机制的视频表情识别被引量：1
《计算机技术与发展》2022年第11期183-189,共7页李飞 陈瑞 童莹 陈乐 
国家自然科学基金青年项目(61703201,61701221);江苏省自然科学基金青年项目(BK20170765);江苏省未来网络科研基金项目(FNSRFP2021YB26);江苏省研究生科研创新计划(SJCX21_0945)。
端到端的CNN-LSTM模型利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)提取图像的空间特征,利用长短期记忆网络LSTM提取视频帧间的时间特征,在视频表情识别中得到了广泛的应用。但在学习视频帧的分层表示时,CNN-LSTM模型复杂度较...
关键词：人脸表情识别 视频序列 自注意力机制 增强特征 卷积神经网络 
基于通道注意的可变形金字塔表情识别网络被引量：1
《计算机技术与发展》2022年第11期64-71,共8页叶耀光 陈宗楠 陈丽群 潘永琪 潘家辉 
国家自然科学基金面上项目(62076103);广州市重点领域研发计划(202007030005);科技创新2030-“脑科学与类脑研究”重点项目(2022ZD0208900)。
人脸表情识别是计算机视觉领域里一项热门且有挑战性的任务。由于人脸表情的特性相对固定,从宏观上针对人脸表情的特性进行方法设计能有效提高人脸表情识别的性能。基于这一观点,针对人脸表情特征的不规则特性和空间多尺度互补特性,提...
关键词：人脸表情识别 卷积神经网络 可变形卷积 金字塔架构 注意力机制 
基于多特征融合的人脸表情识别算法被引量：4
《计算机技术与发展》2022年第10期151-155,181,共6页吕鹏 单剑锋 
江苏省教育科学“十三五”规划2020年度课题(B-a/2020/01/01)。
由于稠密网络(DenseNet)模型具有独特的特征提取和传输方式,使其面对小数据集时在缓解网络过拟合的同时,可以取得不错的分类效果。但是传统的DenseNet模型具有较深的网络结构,可能造成特征冗余和硬件内存的负担。针对该问题,研究了一种...
关键词：人脸表情识别 深度学习 稠密网络 浅层网络 特征融合 
基于超分辨率重建的低分辨率表情识别的研究被引量：1
《计算机技术与发展》2021年第7期47-51,共5页王珏 潘沛生 
国家自然科学基金(61801240)。
人脸表情识别一直是人机交互和计算机视觉研究的热点问题,但受限于成像设备及环境的影响,获得的面部图像往往是低分辨率的。针对这个问题,提出一种基于深度学习的超分辨率重建的人脸表情识别系统,用于提高低分辨率面部图像表情识别的准...
关键词：人脸表情识别 超分辨率重建 混合损失函数 低分辨率图像 小尺度卷积核 
一种改进的卷积神经网络的表情识别算法
《计算机技术与发展》2020年第11期80-83,共4页付倩倩 李昂 
江苏省高校自然科学基金面上项目(18KJD510004);江苏省普通高校学术学位研究生科研创新计划项目(KYLX160661)。
随着计算机视觉领域的发展,智能化人机交互技术越来越受人们的重视。作为最直接、最有效的情感识别方式,人脸表情识别现已是人机交互领域研究的一大热点和难点。由于人脸识别容易受到光照、旋转、遮挡等复杂因素的影响,传统的人脸识别...
关键词：人脸表情识别 智能化人机交互 深度学习 卷积神经网络 
基于纹理特征融合的人脸表情识别被引量：6
《计算机技术与发展》2020年第3期57-61,共5页张雪梅 公维宾 邬建志 王超 
国家自然科学基金面上项目(61572083)。
局部二值模式(LBP)和韦伯局部描述算子(WLD)是两种图像的纹理描述算子,在图像的特征提取方面有较强的能力。为了更加准确地对人脸表情进行识别与分类,针对LBP在特征提取的过程中只考虑了中心像素点与周围的其他像素点的灰度值之差,WLD...
关键词：人脸表情识别 局部二值模式 韦伯局部描述符 特征融合 支持向量机 
基于卷积神经网络和池化算法的表情识别研究被引量：7
《计算机技术与发展》2019年第1期61-65,共5页陈航 邱晓晖 
江苏省自然科学基金(BK2011789);东南大学毫米波国家重点实验室开放课题(K201318)
卷积神经网络(CNN)能够通过神经网络自主学习提取图像中的特征,并且具有局部响应、权值共享等优点,在人脸表情识别中获得了广泛的应用。池化算法是CNN的核心技术之一,通过对卷积层的特征进行聚合统计,池化算法可以减少CNN的特征维度,提...
关键词：卷积神经网络 池化算法 人脸表情识别 深度学习 特征提取 
表情识别算法研究进展与性能比较被引量：4
《计算机技术与发展》2018年第2期145-149,共5页崔凤焦 
国家自然基金重点项目(61432004)
表情是人类情感在面部的表达方式,包含了诸多有用的人类情感和心理活动信息,而表情识别则是研究分析这些信息并进行正确分类的工作。目前,表情识别已成为互联网及相关行业的关注热点,在新兴的智能家居、情感机器人等方面具有较好的应用...
关键词：人脸表情识别 卷积神经网络 支持向量机 ADABOOST 人机交互 
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