【摘 要】
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表情识别是在人脸检测基础之上的更进一步研究,是计算机视觉领域的一个重要研究方向。将研究的目标定位于基于微视频的表情自动识别,研究在大数据环境下,如何使用深度学习技术来辅助和促进表情识别技术的发展。针对表情智能识别过程中存在的一些关键性技术难题,设计了一个全自动表情识别模型。该模型结合深度自编码网络和自注意力机制,构建了一个人脸表情特征自动提取子模型,然后结合证据理论对多特征分类结果进行有效融合。实
【机 构】
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西北师范大学商学院,北京师范大学人工智能学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(71861031),甘肃省高等学校创新能力提升项目(2019B-043)。
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表情识别是在人脸检测基础之上的更进一步研究,是计算机视觉领域的一个重要研究方向。将研究的目标定位于基于微视频的表情自动识别,研究在大数据环境下,如何使用深度学习技术来辅助和促进表情识别技术的发展。针对表情智能识别过程中存在的一些关键性技术难题,设计了一个全自动表情识别模型。该模型结合深度自编码网络和自注意力机制,构建了一个人脸表情特征自动提取子模型,然后结合证据理论对多特征分类结果进行有效融合。实验结果表明,该模型能显著提升表情识别的准确度,具有重要的理论意义和研究价值。
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