基于深度学习的面部表情识别研究

• 作者: 张树美 赵俊莉 陆嘉慧
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 深度学习 表情识别 神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 综述评论
• 页码范围: 966-972
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.10.0723

摘要

针对基于深度学习的静态人脸图像表情识别方法进行研究,首先介绍了深度学习的原理,并归纳了目前公开且常用的面部表情数据集;然后介绍了基于深度学习的表情识别的三个步骤,归纳了图像预处理和表情分类的主要方法,重点总结了目前性能较好的用来提取特征的深度学习框架以及这些方法的基本原理和优劣势比较;最后指出了目前面部表情识别存在的问题和未来可能的发展趋势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵俊莉	青岛大学数据科学与软件工程学院	13	41	2.0	6.0
2	张树美	青岛大学数据科学与软件工程学院	9	67	4.0	8.0
3	陆嘉慧	青岛大学数据科学与软件工程学院	2	1	1.0	1.0