一种用于人脸表情识别的卷积神经网络

被引：62

作者：

卢官明 ^{[1
]}

何嘉利 ^{[1
]}

闫静杰 ^{[1
]}

李海波 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 南京邮电大学通信与信息工程学院

[2] 瑞典皇家理工学院

来源：

南京邮电大学学报(自然科学版) | 2016年 / 36卷 / 01期

关键词：

人脸表情识别; 卷积神经网络; 深度学习; 图形处理器; 特征提取;

D O I：

10.14132/j.cnki.1673-5439.2016.01.003

中图分类号：

TP391.41 []; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

为了避免传统的表情识别中复杂的显式特征提取过程,文中提出了一种用于人脸表情识别的卷积神经网络(CNN)。首先,对人脸表情图像进行归一化预处理,并使用可训练的卷积核提取隐式的特征。然后,采用最大池化方法对提取的隐式特征进行降维处理。最后,采用Softmax分类器对测试样本图像的表情进行分类识别。使用图形处理器(GPU)在CK+人脸表情数据库上进行了实验,结果表明了CNN用于人脸表情识别的性能和泛化能力。

引用

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页数：7

共 12 条

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