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摘要:
人脸表情识别是计算机视觉领域的一项重要任务.针对经典VGG模型参数量巨大、训练成本较高的问题,提出了一种基于VGG模型的改进卷积神经网络.改进的模型减少全连接层的使用有效减少了参数量,加入批规范化层和dropout随机失活操作,进一步加速了模型的收敛,从而获得较好的分类效果.实验采用FER2013公开人脸表情数据集,实验结果表明,改进的模型提高了表情识别的准确率率和泛化能力,减少了时间消耗.
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文献信息
篇名 基于卷积神经网络的人脸表情识别研究
来源期刊 电脑知识与技术 学科 教育
关键词 卷积神经网络 人脸表情识别 表情分类 批规范化 卷积
年,卷(期) 2019,(16) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 212-213,215
页数 3页 分类号 G642
字数 1822字 语种 中文
DOI
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1 张璟 山西大学计算机与信息技术学院 4 2 1.0 1.0
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电脑知识与技术
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1009-3044
34-1205/TP
大16开
安徽省合肥市
26-188
1994
chi
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