一种基于降噪自编码器的人脸表情识别方法

被引：8

作者：

李江

冉君军

张克非

机构：

[1] 西南科技大学计算机科学与技术学院

来源：

计算机应用研究 | 2016年 / 33卷 / 12期

关键词：

表情识别; 降噪自编码器; 深度学习;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对传统人脸表情识别算法鲁棒性差,易受到人脸身份信息干扰的问题,在降噪自编码器的基础上,提出一种人脸表情识别算法。首先,从图片中检测出人脸部分,并进行尺度归一化处理;再构造堆栈式降噪自编码神经网络模型进行预训练;最后为了避免由训练样本不足容易造成的过拟合问题,在深度网络模型的全连接层采用了Dropout技术。实验结果在数据集CK+、JAFFE和Yale上均取得了较高的准确率,说明了该方法具有较强的鲁棒性和抗身份信息干扰的能力。

引用

页码：3843 / 3846

页数：4

共 7 条

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