人脸表情识别

作品数：606被引量：2067H指数：23
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轻量级网络在人脸表情识别上的新进展被引量：2
《计算机应用研究》2024年第3期663-670,共8页蒋斌 崔晓梅 江宏彬 丁汉清 袁俊岭 
国家自然科学基金资助项目(61702464,62273243);河南省科技攻关项目(222102210103,222102210039)。
作为人工智能领域的热门研究方向,人脸表情识别(facial expression recognition,FER)是让计算机获取人类感情最直接最有效的方式,在人机交互、智慧医疗、疲劳驾驶等研发课题中占据关键的技术地位。为了满足高识别率的应用需求,FER深度...
关键词：人脸表情识别 轻量化网络 网络轻量化 深度学习 
TP-FER:基于优化卷积神经网络的三通道人脸表情识别方法被引量：6
《计算机应用研究》2021年第7期2213-2219,共7页高静文 蔡永香 何宗宜 
地理信息工程国家重点实验室开放基金资助项目(SKLGIE2017-M-4-6);国家自然科学基金青年基金资助项目(41701537)。
针对人脸五官在表达不同情绪时所起的作用不同,利用单一的卷积神经网络对人脸面部特征进行特征提取和表情识别可能会导致提取表情关键特征信息时聚焦性不够,而仅对眼部或者嘴部等重点部位进行特征提取,又有可能造成特征提取不够充分的问...
关键词：人脸表情识别 卷积神经网络 聚焦 驾驶情绪 
嵌入注意力机制模型的人脸表情迁移学习方法被引量：5
《计算机应用研究》2021年第2期595-599,共5页赖阳文 杨振国 王勇 刘文印 
国家自然科学基金资助项目(61703109,91748107);广东省引进创新科研团队计划资助项目(2014ZT05G157)。
人脸表情识别中,利用深度网络进行训练时,往往需要大量的训练数据而且实际应用中常常缺少标签数据,域适应人脸表情迁移学习是一个重要的研究课题。现有基于域适应的人脸表情识别大多采用浅层网络、深度学习网络方法,因此提出了将条件对...
关键词：条件生成对抗域适应网络 注意力机制模型 熵函数 人脸表情识别 
基于多特征组合的人脸表情识别方法研究被引量：3
《计算机应用研究》2020年第S02期398-400,403,共4页李哲 李克清 邓军勇 
国家自然基金青年资助项目(61602377)
针对人脸图像动态序列提取特征点不够准确的问题,采用三种特征提取算法组合生成相关模型并进行分类的人脸表情识别方法,能有效提高表情识别率。首先正确识别图像中的人脸并跟踪人脸上的关键特征,然后将这些特征与正确的情绪表达相关联...
关键词：表情识别 动态序列 特征提取 特征组合 组合模型 
基于生成对抗网络的遮挡表情识别被引量：11
《计算机应用研究》2019年第10期3112-3115,3120,共5页王素琴 高宇豆 张加其 
针对实际应用中局部遮挡会影响人脸表情识别,提出一种基于生成对抗网络(GAN)的表情识别算法。先对遮挡人脸图像填补修复,再进行表情识别。其中GAN的生成器由卷积自动编码机构成,与鉴别器的对抗学习使得生成的人脸图像更加逼真;由卷积神...
关键词：人脸表情识别 局部遮挡 人脸修复 生成对抗网络 卷积神经网络 
一种新的多角度人脸表情识别方法被引量：8
《计算机应用研究》2018年第1期282-286,共5页何俊 何忠文 蔡建峰 房灵芝 
国家自然科学基金资助项目(61463034)
传统的多角度人脸表情识别方法是对角度特殊的样本采用角度特殊的分类器识别,该方法忽略了不同角度的人脸表情是相同的人脸表情的不同表现形式,而且传统的多角度人脸表情特征提取时间较长以及不能满足增量更新的要求,基于此,提出了一种...
关键词：多角度人脸表情识别 增量修正 并行级联线性回归 特征提取 高斯过程隐变量模型 
基于层次结构化字典学习的人脸表情识别被引量：2
《计算机应用研究》2017年第11期3514-3517,共4页罗源 张灵 陈云华 朱思豪 田小路 
广东省交通运输厅科技项目(科技-2016-02-030);广东省自然科学基金博士启动项目(2014A030310169);广东省自然科学基金面上项目(2016A030313703);广东省自然科学基金资助项目(2016A030313713);广东省科技计划资助项目(2016B030305002)
针对传统稀疏表示方法构建的字典不具备判别性的问题,以K-SVD算法为基础,对判别字典的构建和分类求解进行了研究,提出一种基于层次结构化字典学习的表情识别方法。先将训练样本切割出眼眉、脸颊和嘴三部分,对分割的各部分利用K-SVD算法...
关键词：结构化字典 K-SVD算法 层次分析法 人脸表情识别 
基于LBP/VAR与DBN模型的人脸表情识别被引量：21
《计算机应用研究》2016年第8期2509-2513,共5页何俊 蔡建峰 房灵芝 何忠文 
国家自然科学基金资助项目(61463034)
针对现有表情识别研究中均采用有监督模型实现特征提取,提出一种新的基于DBN(deep belief net)模型无监督的表情特征提取与识别方法。首先通过对人脸表情图片提取对光照与旋转具有鲁棒性的LBP/VAR初次特征,再通过DBN网络对初次特征实现...
关键词：深度信念网络 表情识别 局部二进制模式 深度学习 
基于差分纹理的人脸表情识别被引量：4
《计算机应用研究》2015年第11期3504-3507,共4页夏海英 徐鲁辉 
广西自然科学基金资助项目(2013GXNSFBA019278);广西高等学校科研资助项目(2013YB032);广西师范大学博士启动基金资助项目;药用资源化学与药物分子工程教育部重点实验室资助课题(CMEMR2014-B15);广西自动检测技术与仪器重点实验室基金资助项目(YQ14202)
考虑到自动人脸表情识别背景复杂性问题,提出了一个新的表情识别方法——基于差分纹理的人脸表情识别,该方法在一定程度上能够有效地屏蔽掉个体人脸之间的差异,同时保留住人脸表情信息。首先选定一个标准人脸参考模型,该模型合理分布面...
关键词：面部表情 DELAUNAY三角剖分 差分纹理特征 主动形状模型 
基于面部结构的表情识别被引量：7
《计算机应用研究》2015年第3期917-921,941,共6页李淑婧 嵇朋朋 邓健康 孙玉宝 刘青山 
国家自然科学基金资助项目(61272223;61300163);江苏省杰出青年基金资助项目(BK2012045);江苏省自然科学基金资助项目(BK20131003);模式识别国家重点实验室开放课题基金资助项目(201204234)
心理学上的研究表明,面部表情变化主要集中在眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等面部器官上。受其启发,提出一种基于面部结构的表情识别方法,重点分析眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等关键区域的联动变化来分析表情。首先,使用鲁棒的判别响应图拟合(disc...
关键词：人脸表情识别 判别响应图拟合 联合Haar-like特征 Boosting学习 
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