基于深度学习的人脸情绪识别研究

• 作者: 王玉琪
• 来源期刊: 电子制作
• 关键词: 深度学习 情绪识别 注意力机制
• 年，卷（期）: 2020,（14）
• 所属期刊栏目: 软件开发
• 页码范围: 36-37,63
• 页数: 3页
• 字数: 2587字
• 语种: 中文

摘要

近几年来,随着人工智能的快速发展,人脸识别算法应用于各行各业.其中人类面部表情的识别广泛应用于患者心理分析、公共区域危险预警、人机交互、机器人制造等领域.人脸特征具有多维度、多尺度变化的特点,容易受到光照、拍摄角度等因素影响,因此,人脸有效特征提取和分析具有一定的难度.本文提出一种加入注意力机制的算法,基于encoder-decoder框架,能够获取有效的面部情绪特征,有利于面部情绪的识别和判断,解决算法应用鲁棒性较差的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王玉琪		1	0	0.0	0.0