【摘 要】
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针对现有表情识别研究中均采用有监督模型实现特征提取，提出一种新的基于DBN（deepbeliefnet）模型无监督的表情特征提取与识别方法。首先通过对人脸表情图片提取对光照与旋转具有
【机 构】
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南昌大学信息工程学院电气与自动化工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61463034)
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针对现有表情识别研究中均采用有监督模型实现特征提取，提出一种新的基于DBN（deepbeliefnet）模型无监督的表情特征提取与识别方法。首先通过对人脸表情图片提取对光照与旋转具有鲁棒性的LBP／VAR初次特征，再通过DBN网．络对初次特征实现人脸表情的二次特征提取与分类学习。对DBN参数采用动态搜索的方法，即在一个大范围内搜索确定RBMMini—batch、BPMini-batch与RBM隐层数量的最优值，再确定DBN深度与迭代次数最佳值。在CK＋数据库上与传统KNN、SVM有监督分类模型进行的对比实
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