【摘 要】
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为了避免传统表情识别方法中复杂的特征手动提取过程,同时能够提取到更多的表情特征,本文提出一种双路特征融合模型,将卷积神经网络(CNN)和方向梯度直方图(HOG)方法结合起来
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61673277)
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为了避免传统表情识别方法中复杂的特征手动提取过程,同时能够提取到更多的表情特征,本文提出一种双路特征融合模型,将卷积神经网络(CNN)和方向梯度直方图(HOG)方法结合起来进行研究.在第一条通道上,对人脸表情图像进行归一化预处理,并使用可训练的卷积核提取隐式特征;在第二条通道上,提取出人脸面部表情的HOG特征,然后输入到卷积神经网络中的全连接层上;最后将融合特征传递至输出层,采用Softmax分类器进行识别并输出结果.本文在FER2013和CK+表情数据库上进行实验,结果验证了方法的有效性.
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