人脸表情识别综述

• 作者: 叶继华 左家莉 李汉曦 江爱文 祝锦泰
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 表情识别 特征提取 表情分类 深度学习 表情数据集
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 页码范围: 21-34
• 页数: 14页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 8421字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2020.01.002

摘要

人脸表情识别是人类情感识别的基础,是近年来模式识别与人工智能领域研究的热点问题.本文首先总结了人脸表情识别的发展过程,主要包括传统的表情特征提取、表情分类方法与基于深度学习的表情识别方法,并对各种算法的识别率与性能进行了分析与比较.然后介绍了表情识别常用的数据集及各数据集的优势与存在的问题,并针对这些问题归纳分析了生成对抗网络等用于数据增强的技术与方法.最后,总结了表情识别领域目前存在的问题并展望了未来可能的发展.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶继华	江西师范大学计算机信息工程学院	59	373	11.0	16.0
2	江爱文	江西师范大学计算机信息工程学院	11	57	4.0	7.0
3	左家莉	江西师范大学计算机信息工程学院	21	93	5.0	9.0
4	李汉曦	江西师范大学计算机信息工程学院	5	8	2.0	2.0
5	祝锦泰	江西师范大学计算机信息工程学院	1	1	1.0	1.0