基于深度学习的人脸表情特征分析

• 作者: 余锐
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 人脸表情识别 特征提取 分类器 深度学习
• 年，卷（期）: 2018,（13）
• 所属期刊栏目: 图形图像
• 页码范围: 49-53
• 页数: 5页
• 字数: 3626字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2018.13.011

摘要

人脸表情是人与人之间进行信息交流的一种重要的信息传递媒介,自上世纪70年代,自动人脸表情特征分析驱动着大量的研究,尤其是在人脸表情识别这一领域.相比于之前采用传统图像处理方式先进行特征提取再结合各类分类器进行人脸表情识别,结合近几年发展迅速的深度学习技术,提出一种基于深度学习下的人脸表情特征分析,人脸图像有着特有的特性,在进行网络训练前期会进行图像预处理,然后再进行CNN的网络训练,实验数据主要基于JAFFE+人脸表情库中7中表情包括(自然、生气、恐惧、厌恶、高兴、惊讶、悲伤)进行实验来验证深度学习下人脸表情识别的有效性,体现在高的识别率和易操作性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余锐	重庆大学计算机学院	9	39	3.0	6.0