结合归一化正交投影与CNN的表情识别

• 作者: 丁锐 夏利民 谭论正
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 表情识别 归一化正交投影 卷积神经网络 图像预处理
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 图形与图像技术
• 页码范围: 2221-2226
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5693字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1220.2019.10.037

摘要

为提高表情识别的准确率,提出基于归一化正交邻域投影图像的卷积神经网络.对采集的图像进行一系列预处理之后,采用归一化正交邻域投影降低特征维数,同时保留全局几何以及局部邻域关系;然后将处理后的图像传入改进的卷积神经网络,训练和微调网络识别7种人脸表情.在海量表情数据库上与目前主流方法进行对比实验,结果表明该方法识别人脸表情具有更高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏利民	中南大学信息科学与工程学院	102	814	16.0	22.0
2	谭论正		7	17	3.0	4.0
3	丁锐		7	12	2.0	3.0