改进深度学习块卷积神经网络的人脸表情识别

摘要：

设计一种改进的块卷积神经网络架构, 并结合主动形状模型和局部二元模式映射实现人脸表情识别.采用主动形状模型定位人脸关键点, 实现人脸姿态校正和感兴趣区域抽取;对校正后的图像进行局部二元模式映射, 降低光照干扰;设计改进的卷积神经网络架构, 对局部二元模式图像和感兴趣区域两个输入项进行学习和训练, 建立分类器并实现人脸表情分类.人脸表情识别实验结果表明, 该方法识别率高, 运算效率较高.

关键词：人脸表情识别、块卷积神经网络、主动形状模型、局部二元模式、感兴趣区域池化

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省高等学校重点科研基金项目15A520054;河南省科技厅科技计划课题基金项目112102310550

在线出版日期：2019-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：850-855