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摘要:
本文针对人脸表情识别问题,设计了基于神经网络的细粒度人脸表情识别系统.首先,本文采用将RGB(红、绿、蓝)空间中的图像转化为灰度图像的方法对原始人脸表情图片进行预处理,结合灰度共生矩阵进行纹理特征提取,并通过差分图像做表情时空特征提取.接着,采用BP(Back Propagation,即反向传播)神经网络作为分类器,其中根据表情的程度进行了细粒度的分类,从而在能识别不同表情的同时,对表情的不同程度精细分类,达到更精确的表情识别目的.最后,通过设计卷积神经网络改进已有算法,取得更好的人脸表情识别效果.
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文献信息
篇名 基于神经网络的人脸表情识别
来源期刊 电子制作 学科
关键词 人脸表情识别 表情时空提取 灰度共生矩阵 BP神经网络 卷积神经网络
年,卷(期) 2018,(20) 所属期刊栏目 软件开发
研究方向 页码范围 46-48
页数 3页 分类号
字数 3760字 语种 中文
DOI
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作者信息
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1 梁瑞奇 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
人脸表情识别
表情时空提取
灰度共生矩阵
BP神经网络
卷积神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子制作
半月刊
1006-5059
11-3571/TN
大16开
北京市
1994
chi
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