基于数据增强的人脸表情识别方法研究被引量：5

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摘要深度学习在表情识别中的应用,大多基于 VGGNet、GooGleNet 与 ResNet 网络模型,其核心结构均为深度卷积神经网络(Deep convolution neural networks,DCNN)。本文针对现有的传统静态人脸表情识别,对模型训练参数调节以及内部架构有很强的的依赖性这一问题,拟采用数据增强方法,在数据预处理层面实现对人脸表情识别的效果的提升以及模型运算效率的提升;从而降低对于硬件设备的要求,提升模型的适用性。

作者杨兰兰高铭宇王晨宁冯冬杰吕欣芮

机构地区河南师范大学计算机与信息工程学院河南师范大学电子与电气工程学院河南师范大学商学院

出处《计算机产品与流通》 2020年第11期128-129,共2页

关键词人脸识别深度卷积神经网络数据增强

分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]

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