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基于概率图模型的表情分类方法研究
被引量：
1
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作者
孙劲光
严华
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2018年第6期932-938,共7页
针对在小规模样本集上如何提高学习算法的准确率问题,提出了基于概率图模型的表情分类算法.本文提出了一种表情区域分割方法,将人脸表情图像划分为5个面部区域,通过概率图模型的分类方法理论基础,由5个表情分类子网络和Softmax分类层构...
针对在小规模样本集上如何提高学习算法的准确率问题,提出了基于概率图模型的表情分类算法.本文提出了一种表情区域分割方法,将人脸表情图像划分为5个面部区域,通过概率图模型的分类方法理论基础,由5个表情分类子网络和Softmax分类层构成基于概率图模型的表情分类模型,实现对人脸表情图像的分类.通过在JAFFE人脸表情库和CK表情数据库上实验分析,得到识别准确率分别为97.78%和98.95%,分别提高了1.85%和5.92%准确率.实验结果表明:本文方法对表情分类识别率的提高有重要意义,并且本文方法有效提高了对于小样本图像的分析与理解能力.
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关键词
机器视觉
概率图模型
表情区域分割
Softmax分类器
表情
分类
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职称材料
题名
基于概率图模型的表情分类方法研究
被引量：
1
1
作者
孙劲光
严华
机构
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
出处
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2018年第6期932-938,共7页
文摘
针对在小规模样本集上如何提高学习算法的准确率问题,提出了基于概率图模型的表情分类算法.本文提出了一种表情区域分割方法,将人脸表情图像划分为5个面部区域,通过概率图模型的分类方法理论基础,由5个表情分类子网络和Softmax分类层构成基于概率图模型的表情分类模型,实现对人脸表情图像的分类.通过在JAFFE人脸表情库和CK表情数据库上实验分析,得到识别准确率分别为97.78%和98.95%,分别提高了1.85%和5.92%准确率.实验结果表明:本文方法对表情分类识别率的提高有重要意义,并且本文方法有效提高了对于小样本图像的分析与理解能力.
关键词
机器视觉
概率图模型
表情区域分割
Softmax分类器
表情
分类
Keywords
machine vision
probability map model
expression segmentation
Softmax classifier
expression classification
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于概率图模型的表情分类方法研究
孙劲光
严华
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2018
1
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