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基于多模态提示的开放词汇面部表情识别方法
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作者 马飞 王元 +1 位作者 杨飞霞 徐光宪 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第7期183-195,共13页
近年来,基于深度学习的面部表情识别方法取得了显著进展,然而现有方法对于未知类别泛化能力不足,无法对训练集以外的表情进行开放词汇识别。随着数据规模与模型规模的不断增长,多模态大模型的出现为开放词汇识别提供了新的可能。因此,... 近年来,基于深度学习的面部表情识别方法取得了显著进展,然而现有方法对于未知类别泛化能力不足,无法对训练集以外的表情进行开放词汇识别。随着数据规模与模型规模的不断增长,多模态大模型的出现为开放词汇识别提供了新的可能。因此,在多模态预训练模型CLIP的基础上,提出一种微调高效化的面部表情识别算法MPT-FER。利用多模态提示对预训练好的CLIP进行微调,在推理阶段,针对未知类别的识别,通过计算图像特征与可能相关的文本描述之间的余弦相似度,判断所属类别进行分类。此外,在训练阶段,冻结预训练模型大部分固定参数,仅对多模态提示模块中的可训练参数进行微调,以提升训练效率。实验结果表明,在多个标准数据集上分别取得96.97%、68.33%和100.00%的准确率,并在Old-to-New和零样本测试中表现优异。保证良好性能的同时,所需训练参数量相较原始预训练模型CLIP训练参数量下降98.53%。 展开更多
关键词 面部表情识别 参数高效化微调 多模态提示 预训练 零样本学习
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基于轻量级注意力残差网络的面部表情识别方法 被引量:2
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作者 郜高飞 邵党国 +1 位作者 马磊 易三莉 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第2期437-444,共8页
针对卷积神经网络参数量大、训练时间长的问题,提出一种基于轻量级注意力残差网络的面部表情识别方法.首先,以残差网络为骨架重新搭建模型,通过减少层数并改进残差模块提高模型性能;其次,引入深度可分离卷积减少模型的参数量和计算工作... 针对卷积神经网络参数量大、训练时间长的问题,提出一种基于轻量级注意力残差网络的面部表情识别方法.首先,以残差网络为骨架重新搭建模型,通过减少层数并改进残差模块提高模型性能;其次,引入深度可分离卷积减少模型的参数量和计算工作量;最后,采用Mish函数替代ReLU函数的挤压激励模块自适应地调整通道权重.该模型在两个公共数据集CK+和JAFFE上采用经典的十折交叉验证方式进行验证,分别获得了98.16%和96.67%的准确率.实验结果表明,该方法在模型识别精度和复杂度之间进行了较好权衡. 展开更多
关键词 面部表情识别 轻量级 残差网络 深度可分离卷积 注意力机制
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抗噪声双约束网络的面部表情识别 被引量:1
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作者 苏春海 夏海英 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期70-82,共13页
由于标注主观性、图像模糊等因素,数据集不可避免存在噪声,使表情识别更具挑战性。现有面部表情识别方法在处理噪声标签时,模型会部分过度拟合噪声标签,对此,本文提出一种新颖的抗噪声双约束网络(NDC-Net)来自动抑制噪声样本。NDC-Net... 由于标注主观性、图像模糊等因素,数据集不可避免存在噪声,使表情识别更具挑战性。现有面部表情识别方法在处理噪声标签时,模型会部分过度拟合噪声标签,对此,本文提出一种新颖的抗噪声双约束网络(NDC-Net)来自动抑制噪声样本。NDC-Net主要包括2个约束机制:类激活映射注意一致性(CAC)和通道空间特征一致性(CSC)。CAC使模型集中于局部重要特征信息,减少对噪声标签的过度关注,而CSC鼓励和确保模型在提取特征时从通道和空间上更加关注到与任务相关的信息,忽略不相关信息,减少对噪声标签的依赖。此外,为增强NDC-Net性能,输入样本采用旋转、缩放等策略进行增强。在RAF-DB、FERPlus和AffectNet数据集30%标签噪声下,NDC-Net的识别性能分别为86.57%、88.22%和59.78%,显著优于EAC、NCCTFER等先进的噪声标签处理方法,并且在计算机视觉领域中被广泛应用于评估算法性能和泛化能力的CIFAR100和Tiny-ImageNet中也取得不错的效果。 展开更多
关键词 噪声标签 面部表情识别 深度学习 监督学习 注意力机制
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基于DINO先验的混合特征面部表情识别模型
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作者 王皓嘉 邓勇舰 +1 位作者 刘婷婷 杨震 《计算机工程》 北大核心 2025年第10期284-294,共11页
面部表情识别(FER)在智慧教育领域具有重要意义。在FER任务中,存在对单一先验图像特征的过度依赖,未能有效融合多种图像特征的问题,模型对自然环境中人脸表情识别泛化性差。为此,采用视觉大模型DINOv2作为预训练模型,在冻结其预训练权... 面部表情识别(FER)在智慧教育领域具有重要意义。在FER任务中,存在对单一先验图像特征的过度依赖,未能有效融合多种图像特征的问题,模型对自然环境中人脸表情识别泛化性差。为此,采用视觉大模型DINOv2作为预训练模型,在冻结其预训练权重的前提下,借助其在自然图像数据集中学到的经验,以获得更加通用的图像特征,从而提高特征提取的泛化性能。此外,设计一种基于混合特征网络的FER模型HFFER,利用两种不同的预训练模型获取不同的特征,并通过交叉注意力机制和多重卷积进行融合。实验结果表明,该模型在RAF-DB和AffectNet数据集上分别取得了92.18%和66.76%的准确率,均优于或相当于现有模型。这一研究为FER提供了新的方法,同时在真实课堂图像中的应用展示了其在实际教育场景中的可行性和应用潜力。 展开更多
关键词 面部表情识别 预训练模型 特征融合 交叉注意力机制 图像分类
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基于跨连接LeNet-5网络的面部表情识别 被引量:106
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作者 李勇 林小竹 蒋梦莹 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期176-182,共7页
为避免人为因素对表情特征提取产生的影响,本文选择卷积神经网络进行人脸表情识别的研究.相较于传统的表情识别方法需要进行复杂的人工特征提取,卷积神经网络可以省略人为提取特征的过程.经典的LeNet-5卷积神经网络在手写数字库上取得... 为避免人为因素对表情特征提取产生的影响,本文选择卷积神经网络进行人脸表情识别的研究.相较于传统的表情识别方法需要进行复杂的人工特征提取,卷积神经网络可以省略人为提取特征的过程.经典的LeNet-5卷积神经网络在手写数字库上取得了很好的识别效果,但在表情识别中识别率不高.本文提出了一种改进的LeNet-5卷积神经网络来进行面部表情识别,将网络结构中提取的低层次特征与高层次特征相结合构造分类器,该方法在JAFFE表情公开库和CK+数据库上取得了较好的结果. 展开更多
关键词 卷积神经网络 面部表情识别 特征提取 跨连接
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中美两国6种基本面部表情识别的跨文化研究 被引量:12
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作者 汤艳清 欧凤荣 +1 位作者 吴枫 孔令韬 《中国医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第5期422-424,427,共4页
目的对中美两国健康成年人对愉快、愤怒、恐惧、悲伤、厌恶和中性6种情绪面部表情的识别率进行跨文化研究。方法对82名中国健康志愿者和61名美国健康志愿者进行情绪面孔识别测试。结果中国人对厌恶、恐惧和愉快表情的识别率明显低于美国... 目的对中美两国健康成年人对愉快、愤怒、恐惧、悲伤、厌恶和中性6种情绪面部表情的识别率进行跨文化研究。方法对82名中国健康志愿者和61名美国健康志愿者进行情绪面孔识别测试。结果中国人对厌恶、恐惧和愉快表情的识别率明显低于美国人,美国人对于男性愤怒和女性悲伤面孔的识别率显著高于中国人。结论了解情绪面孔识别的文化差异和相容性,可以使我们更好地揭示人类共同的情绪产生的物质基础,并帮助我们更好地理解不同背景下人类的行为。 展开更多
关键词 面部表情识别 跨文化研究 中国人 美国人
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基于面部表情识别的学习疲劳识别和干预方法 被引量:14
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作者 汪亭亭 吴彦文 艾学轶 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第8期1764-1767,1778,共5页
针对网络学习者经常出现的身体或心理上的疲劳或疲惫情绪状态即"学习疲劳"状态,提出了一种基于面部表情识别的学习疲劳识别和干预方法。考虑到网络学习的特点,定义了专注、疲劳和中性3种与学习相关的表情,利用一种基于肤色分... 针对网络学习者经常出现的身体或心理上的疲劳或疲惫情绪状态即"学习疲劳"状态,提出了一种基于面部表情识别的学习疲劳识别和干预方法。考虑到网络学习的特点,定义了专注、疲劳和中性3种与学习相关的表情,利用一种基于肤色分割和模版匹配相结合的人脸检测算法检测出网络学习者的人脸区域,然后根据建立的人脸表情面部模型对学习者的面部特征进行提取,主要包括眼睛特征和嘴巴特征,最后采用基于规则的表情分类方法,识别出学习者是否处于学习疲劳状态,并采取相应的情感干预措施。实验结果表明,该方法能够快速识别网络学习者是否处于学习疲劳状态,实现实时学习疲劳干预。 展开更多
关键词 人脸检测 面部表情识别 情感建模 学习疲劳 疲劳识别 网络学习
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基于PCA与SVM结合的面部表情识别的智能轮椅控制 被引量:9
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作者 罗元 吴彩明 张毅 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第8期3166-3168,共3页
为了实现基于面部表情识别的智能轮椅控制,在传统的支持向量机(SVM)面部表情识别与分类方法的基础上,采用基于"八眼"的面部有效区域提取方法,将基于主成分分析(PCA)的面部表情特征提取方法与支持向量机分类方法相结合,实现了... 为了实现基于面部表情识别的智能轮椅控制,在传统的支持向量机(SVM)面部表情识别与分类方法的基础上,采用基于"八眼"的面部有效区域提取方法,将基于主成分分析(PCA)的面部表情特征提取方法与支持向量机分类方法相结合,实现了面部表情的识别与分类,并最终实现基于面部表情识别的智能轮椅的运动控制。实验结果表明,所采用的方法在识别率上明显优于传统SVM与PCA方法。 展开更多
关键词 面部表情识别 主成分分析 支持向量机 面部有效区域提取 智能轮椅控制
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采用Adaboost算法进行面部表情识别 被引量:6
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作者 杨国亮 王志良 任金霞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第4期946-948,共3页
Adaboost是一种有效的分类器组合方法,它能够提高弱分类器的分类性能。利用 Adaboost方法对面部表情进行识别,探讨了Adaboost与主成分分析法的几种结合方案。仿真结果表 明这几种方案可行,且识别效果较好。
关键词 情感计算 人工心理 面部表情识别 ADABOOST算法 主成分分析
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基于有监督核局部线性嵌入的面部表情识别 被引量:5
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作者 黄鸿 李见为 冯海亮 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第8期1471-1477,共7页
提出了一种新的有监督核局部线性嵌入算法(SKLLE),并将算法应用于面部表情识别中。该算法通过非线性核映射将人脸图像样本投影到高维核空间,然后将人脸图像局部流形的结构信息和样本的类别信息有效地结合进行维数约简,提取低维鉴别流形... 提出了一种新的有监督核局部线性嵌入算法(SKLLE),并将算法应用于面部表情识别中。该算法通过非线性核映射将人脸图像样本投影到高维核空间,然后将人脸图像局部流形的结构信息和样本的类别信息有效地结合进行维数约简,提取低维鉴别流形特征用于表情分类。SKLLE算法不仅能发现嵌入了高维人脸图像空间的低维表情子流形,增强了局部类间的联系,而且对新样本有较好的泛化性。基于JAFFE面部表情库的实验结果表明,该方法能很好地实现维数约简,达到最高识别率(100%)所需的鉴别维数仅为二维,有效地提高了面部表情识别的性能。 展开更多
关键词 流形学习 核技巧 局部线性嵌入 有监督学习 面部表情识别
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抑郁症患者的面部表情识别研究 被引量:12
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作者 傅小兰 王辉 范伟 《心理与行为研究》 CSSCI 北大核心 2015年第5期691-697,720,共8页
抑郁症患者的情绪信息加工已成为前沿科学问题和研究热点,其特异模式或许可以作为检测抑郁的有效指标。研究发现,与正常人相比,抑郁症患者对正性情绪信息的反应水平以及对情绪表情(尤其是悲伤表情)的辨别能力都有所降低,不仅抑制负性情... 抑郁症患者的情绪信息加工已成为前沿科学问题和研究热点,其特异模式或许可以作为检测抑郁的有效指标。研究发现,与正常人相比,抑郁症患者对正性情绪信息的反应水平以及对情绪表情(尤其是悲伤表情)的辨别能力都有所降低,不仅抑制负性情绪的能力受损,而且在社会情境下精确判断面部表情微弱改变的能力也受损。本文系统梳理了有关抑郁症患者面部表情识别研究及其主要发现,并借鉴对精神分裂症患者微表情识别训练的研究结果提出有必要开展抑郁症患者微表情识别及训练的研究,最后分析该领域目前存在的问题并提出未来研究展望。 展开更多
关键词 抑郁症 面部表情识别 面部表情识别
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面部表情识别与面孔身份识别的独立加工与交互作用机制 被引量:16
12
作者 汪亚珉 傅小兰 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2005年第4期497-516,共20页
面孔识别功能模型认为,面部表情识别与面孔身份识别是两条独立的并行路径。以往诸多研究者都认可并遵循二者分离的原则。但近期研究表明,面部表情识别与面孔身份识别存在交互作用。首先总结和分析已有的面部表情识别的研究成果,评述神... 面孔识别功能模型认为,面部表情识别与面孔身份识别是两条独立的并行路径。以往诸多研究者都认可并遵循二者分离的原则。但近期研究表明,面部表情识别与面孔身份识别存在交互作用。首先总结和分析已有的面部表情识别的研究成果,评述神经心理学与认知神经科学研究中的论争,然后介绍人脸知觉的分布式神经机制以及相关的实验证据,最后提出面部表情识别与面孔身份识别的多级整合模型,并展望研究前景。 展开更多
关键词 面孔身份识别 面部表情识别 面孔识别功能模型 人脸知觉的分布式神经模型 多级整合模型
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基于兴趣区域深度神经网络的静态面部表情识别 被引量:11
13
作者 孙晓 潘汀 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期1189-1197,共9页
通过在面部表情数据集上训练深度卷积神经网络、深度稀疏校正神经网络两种模型,对两种深度神经网络在静态面部表情识别方面的应用作了对比和分析.基于面部表情的结构先验知识,提出一种面向面部表情识别的改良方法——K兴趣区域方法,该... 通过在面部表情数据集上训练深度卷积神经网络、深度稀疏校正神经网络两种模型,对两种深度神经网络在静态面部表情识别方面的应用作了对比和分析.基于面部表情的结构先验知识,提出一种面向面部表情识别的改良方法——K兴趣区域方法,该方法在构建的开放实验数据集上,降低了由于训练数据过少而导致深度神经网络模型泛化能力不佳的问题,使得混合模型普遍且显著地降低了测试错误率.进而,结合实验结果进行了深入分析,并对深度神经网络在任意图像数据集上的可能有效性进行了深入剖析和分析. 展开更多
关键词 K兴趣区域 深度神经网络 深度学习 面部表情识别
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基于注意力机制ResNet轻量网络的面部表情识别 被引量:9
14
作者 赵晓 杨晨 +1 位作者 王若男 李玥辰 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期1503-1510,共8页
针对ResNet18网络模型在面部表情识别时存在网络模型大、准确率低等问题,提出了一种基于注意力机制ResNet轻量网络模型(Multi-Scale CBAM Lightweight ResNet,MCLResNet),能够以较少的参数量、较高的准确率实现面部表情的识别。首先,采... 针对ResNet18网络模型在面部表情识别时存在网络模型大、准确率低等问题,提出了一种基于注意力机制ResNet轻量网络模型(Multi-Scale CBAM Lightweight ResNet,MCLResNet),能够以较少的参数量、较高的准确率实现面部表情的识别。首先,采用ResNet18作为主干网络提取特征,引入分组卷积减少ResNet18的参数量;利用倒残差结构增加网络深度,优化了图像特征提取效果。其次,将CBAM(Convolutional Block Attention Module)通道注意力模块中的共享全连接层替换为1×3的卷积模块,有效减少了通道信息的丢失;在CBAM空间注意力模块中添加多尺度卷积模块获得了不同尺度的空间特征信息。最后,将多尺度空间特征融合的CBAM模块(Multi-Scale CBAM,MSCBAM)添加到轻量的ResNet模型中,有效增加了网络模型的特征表达能力,另外在引入MSCBAM的网络模型输出层增加一层全连接层,以此增加模型在输出时的非线性表示。该模型在FER2013和CK+数据集上的实验结果表明,本文提出的模型参数量相比ResNet18下降82.58%,并且有较好的识别准确率。 展开更多
关键词 ResNet轻量网络 多尺度空间特征融合 面部表情识别 注意力机制
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基于局部二元模式的面部表情识别研究 被引量:3
15
作者 应自炉 方谢燕 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第29期180-183,共4页
提出了一种基于局部二元模式(Local Binary Pattern,LBP)与支持向量机(SVM)相结合的面部表情识别方法。使用LBP算子对图像进行处理,对图像的模式进行统计形成面部表情特征;使用线性判别分析对表情特征进行降维处理;采用支持向量机对面... 提出了一种基于局部二元模式(Local Binary Pattern,LBP)与支持向量机(SVM)相结合的面部表情识别方法。使用LBP算子对图像进行处理,对图像的模式进行统计形成面部表情特征;使用线性判别分析对表情特征进行降维处理;采用支持向量机对面部表情进行分类。用Matlab实现了上述方法,并在日本女性人脸表情(JAFFE)数据库上测试,取得了70.95%的识别率。 展开更多
关键词 面部表情识别 局部二元模式 线性判别分析 支持向量机
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一种改进的HMM训练算法及其在面部表情识别中的应用 被引量:1
16
作者 杨国亮 王志良 +2 位作者 刘冀伟 陈锋军 王国江 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2006年第11期200-204,共5页
本文讨论了最大模型距离准则,对原有最大模型距离准则函数做了合理的修正,并把它应用于隐马尔可夫模型的训练,重新推导了HMM的迭代公式,使得训练后的HMM具有更好的鉴别能力。把这种改进的HMM训练算法应用于面部表情识别,利用本文给出的... 本文讨论了最大模型距离准则,对原有最大模型距离准则函数做了合理的修正,并把它应用于隐马尔可夫模型的训练,重新推导了HMM的迭代公式,使得训练后的HMM具有更好的鉴别能力。把这种改进的HMM训练算法应用于面部表情识别,利用本文给出的改进光流算法提取面部表情特征向量序列,构建了基于改进的HMM算法和BP神经网络的面部表情混合分类器,通过实验表明识别率得到有效提高。 展开更多
关键词 最大模型距离准则 隐马尔可夫模型 光流 面部表情识别
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短暂呈现的背景情绪词对面部表情识别的影响 被引量:2
17
作者 申寻兵 吴奇 傅小兰 《心理学探新》 CSSCI 北大核心 2015年第4期330-336,共7页
语言常常伴随表情出现,情绪知觉一定程度上是通过语言建构的,语言对情绪表情的识别具有重要作用。但情绪词对短暂呈现的面部表情(即人工微表情)的识别是否也有影响并不清楚。采用短暂呈现的情绪词和面部表情,使用类Stroop干扰任务与情... 语言常常伴随表情出现,情绪知觉一定程度上是通过语言建构的,语言对情绪表情的识别具有重要作用。但情绪词对短暂呈现的面部表情(即人工微表情)的识别是否也有影响并不清楚。采用短暂呈现的情绪词和面部表情,使用类Stroop干扰任务与情感启动任务,考察背景情绪词对面部表情识别的影响。结果发现,情绪词效价与面部表情效价的匹配关系的主效应显著,这表明背景情绪词影响短暂呈现的面部表情的识别。研究结果深化了对微表情识别机制的理解。 展开更多
关键词 情绪词 面部表情识别 短暂呈现 类Stroop任务 情感启动
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基于卡方距离度量学习的面部表情识别算法 被引量:3
18
作者 秦毅 赵二刚 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第5期1412-1418,共7页
针对野外复杂环境下面部表情特征不一致导致识别率低的问题,提出一种基于卡方距离度量学习的凸优化算法用于面部表情识别。将卡方距离引入KNN分类技术中用于度量学习优化的损失函数,采用随机梯度下降法求解修正的凸优化损失函数,为避免... 针对野外复杂环境下面部表情特征不一致导致识别率低的问题,提出一种基于卡方距离度量学习的凸优化算法用于面部表情识别。将卡方距离引入KNN分类技术中用于度量学习优化的损失函数,采用随机梯度下降法求解修正的凸优化损失函数,为避免过度拟合训练数据,算法将Dropout技术用于度量学习,使用特征权重系数,调整不同特征对表情识别的贡献度。实验结果表明,相比其它算法,所提算法在面部表情识别中更具优势,提高了面部表情识别准确度。 展开更多
关键词 面部表情识别 卡方距离 凸优化 正则化 度量学习
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基于VGG-NET的特征融合面部表情识别 被引量:18
19
作者 李校林 钮海涛 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第3期500-509,共10页
为了解决在面部表情特征提取过程中卷积神经网络CNN和局部二值模式LBP只能提取面部表情图像的单一特征,难以提取与面部变化高度相关的精确特征的问题,提出了一种基于深度学习的特征融合的表情识别方法。该方法将LBP特征和CNN卷积层提取... 为了解决在面部表情特征提取过程中卷积神经网络CNN和局部二值模式LBP只能提取面部表情图像的单一特征,难以提取与面部变化高度相关的精确特征的问题,提出了一种基于深度学习的特征融合的表情识别方法。该方法将LBP特征和CNN卷积层提取的特征通过加权的方式结合在改进的VGG-16网络连接层中,最后将融合特征送入Softmax分类器获取各类特征的概率,完成基本的6种表情分类。实验结果表明,所提方法在CK+和JAFFE数据集上的平均识别准确率分别达到了97.5%和97.62%,利用融合特征得到的识别结果明显优于利用单一特征识别的效果。与其他方法相比较,该方法能有效提高表情识别准确率,对光照变化更加鲁棒。 展开更多
关键词 面部表情识别 特征融合 VGG-NET网络 Softmax分类
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基于小数据集下贝叶斯网络建模的面部表情识别 被引量:2
20
作者 郭文强 高文强 +2 位作者 肖秦琨 徐成 李梦然 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第35期179-183,共5页
针对面部表情识别过程中获得的特征样本稀少的问题,提出了一种基于小数据集下贝叶斯网络(BN)建模的面部表情识别方法。首先提取面部表情图像的几何特征和HOG特征,经特征融合和归一化等处理构成动作单元(AU)标签样本集;其次提出了用于面... 针对面部表情识别过程中获得的特征样本稀少的问题,提出了一种基于小数据集下贝叶斯网络(BN)建模的面部表情识别方法。首先提取面部表情图像的几何特征和HOG特征,经特征融合和归一化等处理构成动作单元(AU)标签样本集;其次提出了用于面部表情识别的BN结构,并将定性专家经验转化为BN条件概率之间的约束集合,随后引入凸优化最大化求解完成BN模型参数的估算;最后利用联合树推理算法识别出面部表情。实验结果表明:在小数据集条件下,与支持向量机(SVM)、Adaboost和卷积神经网络(CNN)等人脸表情分类方法相比,该方法能够取得更准确的面部表情识别结果。 展开更多
关键词 面部表情识别 活动单元 小数据集 贝叶斯网络建模
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