一种基于降噪自编码器的人脸表情识别方法

• 作者: 冉君军 张克非 李江
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 表情识别 降噪自编码器 深度学习
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 3843-3846
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.12.072

摘要

针对传统人脸表情识别算法鲁棒性差，易受到人脸身份信息干扰的问题，在降噪自编码器的基础上，提出一种人脸表情识别算法。首先，从图片中检测出人脸部分，并进行尺度归一化处理；再构造堆栈式降噪自编码神经网络模型进行预训练；最后为了避免由训练样本不足容易造成的过拟合问题，在深度网络模型的全连接层采用了Dropout技术。实验结果在数据集CK＋、JAFFE和Yale上均取得了较高的准确率，说明了该方法具有较强的鲁棒性和抗身份信息干扰的能力。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张克非	西南科技大学计算机科学与技术学院	36	166	7.0	12.0
2	冉君军	西南科技大学计算机科学与技术学院	3	33	3.0	3.0
3	李江	西南科技大学计算机科学与技术学院	1	18	1.0	1.0