人脸表情识别

作品数：608被引量：2074H指数：23
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多区域融合轻量级人脸表情识别网络被引量：6
《激光与光电子学进展》2023年第6期71-79,共9页唐宏 向俊玲 陈海涛 吕榕城 夏泽昊 
由于人脸表情特有的微妙性和复杂性,对全局面部进行研究时无法突出表情特性.为了增强表情识别在自然环境下的鲁棒性并且优化模型参数,提出一种基于多区域融合的轻量级人脸表情识别方法,融合局部细节特征和全局整体特征,实现粗细粒度结合...
关键词：图像处理 人脸表情识别 注意力图 轻量级网络 剪枝算法 多区域融合 
结合双通道WGAN-GP的多角度人脸表情识别算法研究被引量：1
《激光与光电子学进展》2022年第18期127-137,共11页邓源 施一萍 刘婕 江悦莹 朱亚梅 刘瑾 
国家自然科学基金(61701296);上海工程技术大学学科建设项目(20KY0218)。
针对传统算法对多角度人脸表情识别效果不佳、偏转角下生成的人脸正面化图像质量低等问题,提出了一种结合双通道WGAN-GP的多角度人脸表情识别算法。传统模型仅利用侧脸特征对多角度人脸进行表情识别,特征差异小导致识别精度低。因此,引...
关键词：图像处理 生成对抗网络 卷积神经网络 多角度人脸表情 人脸正面化 双通道 
基于轻量卷积网络多层特征融合的人脸表情识别被引量：15
《激光与光电子学进展》2021年第6期140-147,共8页申毫 孟庆浩 刘胤伯 
国家重点研发计划(2017YFC0306200);国家自然科学基金(61573253)。
基于深度学习的表情识别方法存在参数量大、实时性差等问题,针对此问题,提出一种基于轻量卷积网络的多层特征融合的人脸表情识别方法。首先使用改进的倒置残差网络为基本单元搭建轻量卷积网络模型,然后采用池化、1×1卷积、全局平均池...
关键词：图像处理 表情识别 卷积神经网络 浅层特征 深层特征 多层特征融合 
结合局部二值模式和梯度特征的双通道表情识别被引量：11
《激光与光电子学进展》2020年第14期54-60,共7页张红颖 王汇三 
国家重点研发计划(2018YFB1601200);国家自然科学基金民航联合研究基金重点项目(U1533203);中央高校基本科研业务费项目中国民航大学专项(3122018C004)。
为了进一步提高表情识别准确率,提出一种结合局部二值模式(LBP)和梯度特征的双通道卷积神经网络表情识别算法。首先对采集得到的图像进行预处理,生成对应的梯度图像和LBP图像。针对单一特征对人脸信息表征不全面的问题,将特征提取网络...
关键词：图像处理 人脸表情识别 双通道卷积神经网络 局部二值模式 梯度特征 特征融合 
基于集成卷积神经网络的面部表情分类被引量：8
《激光与光电子学进展》2020年第14期316-327,共12页周涛 吕晓琪 任国印 谷宇 张明 李菁 
国家自然科学基金(61771266,61841204,61179019,61962046,61663036);内蒙古自治区自然科学基金(2019MS06003,2015MS0604);内蒙古自治区自然科学基金杰出青年培育基金项目(2018JQ02);内蒙古自治区高等学校科学技术研究项目(NJZY145,NJZY18150);包头市科技计划项目(2017C1002,2015C2006-14);包头市青年人才创新基金项目(0701011904);内蒙古自治研究生科研创新项目(S2018112028Z);教育部“春晖计划”合作科研项目(教外司留[2019]1383号)。
针对传统机器学习中人工提取特征复杂度高,以及单卷积网络提取特征不充分导致识别率不高的问题,提出了一种基于集成卷积神经网络的面部表情识别新方法。该方法是将VGGNet-19改进后的VGGNet-19GP模型和ResNet-18模型进行集成,构建了集成...
关键词：机器视觉 人脸表情识别 卷积神经网络 集成学习 
基于改进AlexNet的人脸表情识别被引量：25
《激光与光电子学进展》2020年第14期235-242,共8页杨旭 尚振宏 
国家自然科学基金(11873027,61462052)。
人脸表情会受到姿势、物体遮挡、光照变化以及人种性别年龄等因素的影响,需要卷积神经网络更有效准确地学习特征。AlexNet在表情识别中准确率不高,对输入图像尺寸有限制,针对这些问题,提出了改进AlexNet网络的人脸表情识别算法。在Alex...
关键词：图像处理 图像分类 表情识别 AlexNet 特征提取 多尺度卷积 跨连接 全局平均池化 特征融合 
基于卷积神经网络局部特征融合的人脸表情识别被引量：25
《激光与光电子学进展》2020年第4期330-337,共8页姚丽莎 徐国明 赵凤 
安徽省高校自然科学重点研究项目(KJ2018A0587);安徽新华学院校级重点科研项目(2018zr006);安徽新华学院校级重点科研项目(2018zr001);安徽省质量工程建设项目(2018jyssf111)。
为提高人脸表情分类的识别率和实时性,提出一种基于卷积神经网络(CNN)局部特征融合的人脸表情识别方法。首先,构建CNN模型,学习眼睛、眉毛、嘴巴3个局部区域的局部特征;然后,将局部特征送入到支持向量机(SVM)多分类器中获取各类特征的...
关键词：机器视觉 表情识别 卷积神经网络 决策融合 
基于概率协作表示的多表情序列融合识别被引量：7
《激光与光电子学进展》2019年第13期79-85,共7页王秀友 范建中 刘华明 徐冬青 刘争艳 
安徽省高校优秀青年骨干人才项目(gxfx2017072);安徽省自然科学基金(1708085MF155);阜阳市政府-阜阳师范学院横向合作科研项目(XDHX2016020,XDHX201710);安徽省教育厅自然科学研究重点项目(KJ2018A0345);阜阳师范学院青年人才基金重点项目(rcxm201706)
传统表情识别往往是基于单一图像进行特征提取、训练及识别,缺乏在动态时间上的细微表情变化提取。利用时间前后的人脸表情变化信息,提出了一种基于概率协作表示的多视频序列融合表情识别方法。先采用主动外观模型(AAM)定位出人脸表情...
关键词：机器视觉 人脸表情识别 主动外观模型 多序列融合 概率协作表示 
用于人脸表情识别的多分辨率特征融合卷积神经网络被引量：35
《激光与光电子学进展》2018年第7期364-369,共6页何志超 赵龙章 陈闯 
国家自然科学基金(51277028)
在人脸表情识别任务中,传统的机器学习方法是基于人工来提取特征,其特征提取过程时间复杂度高且稳健性差,而现有依赖单通道卷积核的卷积神经网络提取特征不够充分,进而导致识别率不高。针对这些问题,提出一种多分辨率特征融合的卷积神...
关键词：机器视觉 人脸表情识别 特征提取 卷积神经网络 多分辨率特征融合 
融合局部特征与深度置信网络的人脸表情识别被引量：24
《激光与光电子学进展》2018年第1期198-206,共9页王琳琳 刘敬浩 付晓梅 
国家自然科学基金(61571323)
针对传统人脸表情识别(FER)方法所提取的表情特征较为单一,同时对于表情分类器的选择存在局限性的问题,提出一种融合局部特征与深度置信网络(DBN)的FER方法。该方法首先从人脸表情图像中切割出眉毛眼睛部位与嘴巴部位这2种包含丰富表情...
关键词：图像处理 表情识别 特征融合 Log-Gabor特征 二阶梯度方向直方图特征 深度置信网络 
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