【摘要】：為了解決表情識(shí)別中單一數(shù)據(jù)所包含人臉表情信息不全面的問(wèn)題,融合了圖像與標(biāo)記點(diǎn)數(shù)據(jù);針對(duì)傳統(tǒng)模式識(shí)別方法中手動(dòng)提取特征的復(fù)雜性,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架,從而實(shí)現(xiàn)了特征的自動(dòng)提取。本文算法以人臉表情的圖像與標(biāo)記點(diǎn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為框架,采用稀疏自動(dòng)編碼器對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)的稀疏連接,另外,在網(wǎng)絡(luò)權(quán)值更新過(guò)程中結(jié)合了結(jié)構(gòu)化正則項(xiàng)(structured regularization),限制了不同數(shù)據(jù)與隱層神經(jīng)元的連接。實(shí)驗(yàn)表明:圖像與標(biāo)記點(diǎn)數(shù)據(jù)的融合更全面地表達(dá)了人臉表情信息;稀疏自動(dòng)編碼器和結(jié)構(gòu)化正則項(xiàng)的運(yùn)用能更有效地提取關(guān)鍵特征,并使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)分析不同輸入數(shù)據(jù)在表情識(shí)別中所起到的作用強(qiáng)弱。
[Abstract]:In order to solve the problem of incomplete facial expression information contained by single data in facial expression recognition, the image and marker data are fused. In view of the complexity of manual feature extraction in traditional pattern recognition methods, neural network framework is adopted. Thus the automatic feature extraction is realized. This algorithm is based on facial expression image and marker point data, takes neural network as the frame, uses sparse automatic encoder to pre-train the network, realizes the sparse connection of the network, in addition, In the process of network weight updating, the structured regular term (structured regularization), is used to restrict the connection between different data and hidden layer neurons. The experimental results show that the fusion of image and marker data can more fully express facial expression information, and the application of sparse automatic encoder and structured canonical items can extract the key features more effectively. The neural network can automatically analyze the effect of different input data in facial expression recognition.
【作者單位】： 山東大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61573222;61203253;61233014) 山東省科技重大專(zhuān)項(xiàng)項(xiàng)目(新興產(chǎn)業(yè))(2015ZDXX0801A02) 山東大學(xué)基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(2016JC014) 江蘇省三維打印裝備與制造重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放課題資助項(xiàng)目(3DL201502)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2166302