本文關(guān)鍵詞：基于ROI-KNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的面部表情識(shí)別，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被證明在圖像、語音、文本領(lǐng)域具有挖掘數(shù)據(jù)深層潛在的分布式表達(dá)特征的能力.通過在多個(gè)面部情感數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度稀疏校正神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種深度學(xué)習(xí)模型,對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在面部情感分類領(lǐng)域的應(yīng)用作了對(duì)比評(píng)估.進(jìn)而,引入了面部結(jié)構(gòu)先驗(yàn)知識(shí),結(jié)合感興趣區(qū)域(Region of interest,ROI)和K最近鄰算法(K-nearest neighbors,KNN),提出一種快速、簡(jiǎn)易的針對(duì)面部表情分類的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練改進(jìn)方案—ROI-KNN,該訓(xùn)練方案降低了由于面部表情訓(xùn)練數(shù)據(jù)過少而導(dǎo)致深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型泛化能力不佳的問題,提高了深度學(xué)習(xí)在面部表情分類中的魯棒性,同時(shí),顯著地降低了測(cè)試錯(cuò)誤率.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院;德島大學(xué)智能信息工學(xué)部;
【關(guān)鍵詞】： 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 面部情感識(shí)別 模型泛化 先驗(yàn)知識(shí)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(61432004) 安徽省自然科學(xué)基金(1508085QF119) 模式識(shí)別國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題(NLPR201407345) 中國(guó)博士后科學(xué)基金(2015M580532) 合肥工業(yè)大學(xué)2015年國(guó)家省級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目(2015cxcys109)資助~~
【分類號(hào)】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 面部情感識(shí)別是情感計(jì)算中情感識(shí)別的重要研究?jī)?nèi)容之一.面部五官的不同移動(dòng)、變化程度及其組合,結(jié)合人腦中預(yù)存的先驗(yàn)知識(shí),構(gòu)成生物情感認(rèn)知 系統(tǒng)中最敏捷、有效的識(shí)別部分,面部表情在情感交互中承載了大部分的信息.對(duì)計(jì)算機(jī)而言,面部表情識(shí)別是一項(xiàng)艱巨的任務(wù).計(jì)算機(jī)想要完

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本文編號(hào)：430521