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摘要:
为了描述多人合影图片中的欢乐气氛,提出了一种基于卷积神经网络的估计方法.首先,采用多任务级联卷积神经网络(MTCNN)对合影图片中的所有人脸进行检测.然后,采用深度卷积神经网络对检测出的每一个人脸分别进行高兴程度的估计.最后,对被检测到的所有人脸的高兴程度进行加权平均来估计合影图片中的欢乐气氛.在HAPPEI数据库验证数据集上的实验结果表明,提出的方法具有良好的性能,优于使用Census变换直方图(CENsus TRansform hISTogram,CENTRIST)特征描述子和非线性支持向量回归相结合的方法,前者的均方根误差(RMSE)为0.623 4,后者的RMSE为0.776 8.
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文献信息
篇名 多人合影图片中欢乐气氛的估计
来源期刊 南京邮电大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 面部表情识别 情感识别 卷积神经网络 人群高兴程度
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目 通信与电子
研究方向 页码范围 1-7
页数 7页 分类号 TN911.73|TP391
字数 3886字 语种 中文
DOI 10.14132/j.cnki.1673-5439.2020.03.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 卢官明 南京邮电大学通信与信息工程学院 74 904 16.0 29.0
2 闫静杰 南京邮电大学通信与信息工程学院 16 123 5.0 11.0
3 张文静 南京邮电大学通信与信息工程学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
面部表情识别
情感识别
卷积神经网络
人群高兴程度
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
南京邮电大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-5439
32-1772/TN
大16开
南京市亚芳新城区文苑路9号
1960
chi
出版文献量(篇)
2234
总下载数(次)
13
总被引数(次)
14649
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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