空洞卷积网络下微表情实时识别方法仿真

摘要：

微表情与普通面部表情不同,是一种面部动作变化微弱、持续时间极短的面部活动,且需要在视频中分析,因此特征提取较为困难.为了解决上述问题,提出基于空洞卷积的实时微表情识别算法.通过混沌蛙跳算法,对人脸微表情图像增强处理.采用时间差值法和局部二值法,提取人脸特征信息.结合空洞卷积构建卷积神经网络,并将提取到的人脸特征输入到构建的卷积神经网络,完成人脸微表情的实时识别.实验结果表明,所提方法的实时微表情识别准确率在 97%以上,且识别时间短,说明所提方法具有较好的实际应用价值.

关键词：空洞卷积、微表情图像增强处理、卷积神经网络、实时微表情识别、人脸特征信息提取

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省民办普通高等学校学科专业建设资助项目;河南省科技攻关项目

在线出版日期：2023-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：172-175,461