基于卷积神经网络的人脸表情识别研究

• 作者: 方彦
• 来源期刊: 现代信息科技
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 表情识别 深度学习
• 年，卷（期）: 2019,（14）
• 所属期刊栏目: 计算机技术
• 页码范围: 81-83
• 页数: 3页
• 分类号: TP389.1|TP391.4
• 字数: 1798字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-4706.2019.14.031

摘要

人脸表情识别是图像识别的一个重要领域.由于人脸表情较多,图像背景复杂,不同类型人脸相似,同类型人脸的差异甚小,人脸表情识别仍存在很大挑战.传统人脸识别分类方法主要基于依靠人工提取分类特征,且精度不高.本文构建基于Keras的卷积神经网络模型,并运用FER2013数据集,结果表明该方法提高了人脸表情识别的精度,为该问题的解决提供了新的思路和方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方彦	泉州师范学院数学与计算机科学学院	4	27	3.0	4.0