卷积神经网络的分布式训练在表情识别中的应用

• 作者: 董飞艳
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 表情识别 卷积神经网络 分布式训练 YOLO算法 VGGNet结构
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 设计研究与应用
• 页码范围: 160-164
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3774字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2020.01.035

摘要

为了解决目前流行的人脸识别系统存在问题(如:面部遮挡,姿态改变,光线扭曲等),根据人的表情做出准确情感判断,提出了如下的卷积神经网络的分布式训练识别系统:由两部分构成:第一部分借鉴YOLO(You Only Look Once)算法实现目标检测,准确定位复杂背景图像中人脸的位置;第二部分使用基于VGGnet的改良结构,对已定位到的面部表情进行分类.相比于端到端的模型,可以引入更多的可控的人类学习经验与有效训练数据,从而得到更优秀的分类结果.实验结果表明该系统的可行性,在FER 2013数据集上产生了较优异的结果,总正确率达69.83％.相对于现有算法,具有容易训练、准确度高、实时性强、鲁棒性好与易增添后续功能等优点,未来有很大提升空间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董飞艳	西安电子科技大学电子工程学院	1	0	0.0	0.0