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题名融合三维人脸动态信息和光流信息的人脸表情识别
被引量：4
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作者
张华忠
潘曰凯
涂晓光
刘建华
许罗鹏
周超
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机构
中国民用航空飞行学院航空电子电气学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第S01期594-600,共7页
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基金
中国博士后科学基金(2022M722248)
中央高校基本科研业务费(J2023-026,ZHMH2022-004)
+1 种基金
民航飞行技术与飞行安全重点实验室开放项目资助(FZ2022KF06)
民航飞行技术与飞行安全重点实验室自主项目(FZ2021ZZ03)。
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文摘
人脸表情识别在静态图像上取得了卓越的成效,但这些方法应用于视频或图像序列时,准确度和鲁棒性往往会受到影响。传统的方法通常无法基于空间信息和光流信息进行人脸表情的识别,然而这些辅助识别信息都是二维信息,没有考虑到人脸的表情变化是一种三维的变化过程。为充分挖掘人脸表情识别的深层语义信息,提出了一种基于三维人脸动态信息和光流信息相结合的融合表情识别方法。该方法构建基于人脸深度图像、光流图像和RGB图像的多流卷积神经网络,通过融合3种模态的信息进行人脸表情识别。所提方法在CAER,RAVDESS数据集上进行了充分验证,实验结果表明,其在表情识别性能上优于目前的主流方法,证明了其有效性。
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关键词
表情识别
多流卷积神经网络
三维人脸动态信息
光流信息
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Keywords
Facial expression recognition
Multi-stream convolutional neural network
3D facial dynamic information
Optical flow information
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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