【摘 要】
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常规微表情识别方法,采用计算单演相位编码的方式,提取人脸图片微表情特征效果不佳,导致识别的人脸图片微表情存在严重的微表情识别混淆问题,为此提出基于优化卷积神经网络的人脸图片微表情识别方法研究.采用齐剪裁、图像序列插帧和帧数归一化3种方式,预处理人脸图片;量化单演相位值,计算单演相位、方向和幅值编码,提取人脸图片微表情特征;选择2种非线性函数激活网络,通过前向传播和反向训练,识别人脸图片微表情.实验结果表明:研究方法较此次实验选择的2组方法,JAFFE数据库微表情混淆种类分别减少9种和7种;Cohn-Kan
【机 构】
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中共涡阳县委党校,安徽涡阳233600
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常规微表情识别方法,采用计算单演相位编码的方式,提取人脸图片微表情特征效果不佳,导致识别的人脸图片微表情存在严重的微表情识别混淆问题,为此提出基于优化卷积神经网络的人脸图片微表情识别方法研究.采用齐剪裁、图像序列插帧和帧数归一化3种方式,预处理人脸图片;量化单演相位值,计算单演相位、方向和幅值编码,提取人脸图片微表情特征;选择2种非线性函数激活网络,通过前向传播和反向训练,识别人脸图片微表情.实验结果表明:研究方法较此次实验选择的2组方法,JAFFE数据库微表情混淆种类分别减少9种和7种;Cohn-Kanade数据库微表情识别混淆分别减少8种和5种,减少人脸图片微表情识别出现的混淆问题种类.
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