摘要:面部表情識別是機器感知人類情緒變化的重要途徑,但表情識別受不同個體及情緒強弱差異影響較大。難以手動設(shè)計準確的特征.提出一種基于雙通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的面部表情識別方法,首先對采集得到的人臉圖像進行預(yù)處理以限制分析范圍,同時分析人臉灰度圖像與對應(yīng)的LBP圖像以兼顧全局與細節(jié)特征;針對雙通道輸入數(shù)據(jù),利用不同參數(shù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動提取面部特征,通過加權(quán)融合分類網(wǎng)絡(luò)進行特征融合,并利用soflmax分類不同衰隋.實驗結(jié)果表明,該算法能夠以較高的準確率識別6種基本面部表情(高興、悲傷、憤怒、沮喪、恐懼及驚訝).該方法性能優(yōu)于基于手動設(shè)計特征的面部表情識別方法及單通道CNN方法,相比于其他雙通道CNN方法,能通過更簡單的處理得到近似的識別結(jié)果.
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南京師范大學學報·工程技術(shù)版雜志, 季刊,本刊重視學術(shù)導(dǎo)向,堅持科學性、學術(shù)性、先進性、創(chuàng)新性,刊載內(nèi)容涉及的欄目:計算機科學與技術(shù)、動力工程及工程熱物理、電氣工程、環(huán)境科學與工程、測繪科學與技術(shù)、管理科學與工程、信息與通信工程、城鄉(xiāng)規(guī)劃學、控制科學與工程、土木工程、食品科學與工程、農(nóng)業(yè)工程、電子科學與技術(shù)等。于2001年經(jīng)新聞總署批準的正規(guī)刊物。