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1.
随着人机交互技术和机器学习技术的发展,人脸表情识别技术逐渐成为研究热点。针对传统人脸表情识别算法鲁棒性差、表情特征提取能力不足的问题,提出一种改进的基于卷积神经网络的人脸表情识别算法。首先对人脸图像进行预处理,检测并分割出人脸关键点的部分图像,然后输入到包含卷积神经网络通道和卷积稀疏自编码(CSAE)预训练通道的双通道模型中。其中卷积神经网络通道部分使用了批量正则化(Batch Normalization)和ReLU激活函数,加快了模型训练速度,解决了梯度消失问题,同时增加了模型的非线性表达能力。通过引入Dropout技术,解决了网络的过拟合问题。在另一个通道,对输入的人脸表情图像增加了卷积稀疏自编码进行无监督预处理。实验结果表明,该算法在JAFFE、CK+人脸表情数据集上均获得了较好的识别效果。 相似文献
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图像超分辨率重建算法的主要内容是使用低分辨率的图像信息生成高分辨率图像。近年来,随着深度学习和卷积神经网络的发展,出现了很多基于卷积神经网络与残差网络的超分辨率算法。为了解决这些算法参数数量过多、处理过程复杂、训练时间长等问题,结合现有残差网络模型和深度学习算法对其进行改进,包括调整网络结构,减少需要学习的参数,以及去除批归一化层,降低计算复杂度。改进后的网络模型能够取得更好的效果,生成图像的主观和客观评价有一定提高。 相似文献
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在MATLAB环境下,取ORL人脸数据库的部分人脸样本集,基于PCA方法提取人脸特征,形成特征脸空间,然后将每个人脸样本投影到该空间得到一投影系数向量,该投影系数向量在一个低维空间表述了一个人脸样本,这样就得到了训练样本集。同时将另一部分ORL人脸数据库的人脸作同样处理得到测试样本集。然后基于最近邻算法进行分类,得到识别率,接下来使用BP神经网络算法进行人脸识别,最后通过基于神经网络算法和最近邻算法进行综合决策,对待识别的人脸进行分类。 相似文献
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为解决手工提取图像特征过程繁复和参数复杂问题,提出一种基于深度学习的协同KPCANet模型。该算法能够对现场采集到的人脸数据和特征进行提取和分类,通过提取分块直方图特征进行编码协同表示,将测试样本归于残差最小的类中对人脸数据进行识别和运算。实验结果表明,协同KPCANet模型在滤波器数量L1=10时一层卷积层与L2=15时二层卷积层的正确率分别达到99.17%和99.44%。协同KPCANet模型不仅能使运算过程简洁,还能提高识别结果准确度,提升识别效率。 相似文献
6.
针对卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在人脸图像识别中面对训练规模较大的图像集数据时收敛速度慢、效率低以及在复杂情况下识别率不高的问题,提出一种优化改进的CNN图像识别方法。该方法首先利用不含标签的图像训练一个稀疏自动编码器,得到符合数据集特性、有较好初始值的滤波器集合,然后对CNN的卷积核初始化赋值,从而大大提高其整体上使用BP算法进行训练的收敛速度,其次使用多类别SVM分类器(Multiclass Support Vector Machine)代替传统的Softmax分类器,对目标图像进行识别,在ORL和FERET等人脸图像库上的实验结果显示,所提算法与采用传统PCA+SVM算法及传统CNN算法相比,在人脸图像识别中有更好的识别效果。 相似文献
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为了获取更加全面的整体与局部人脸特征，得到更高的人脸识别率，提出一种基于方向梯度直方图（HOG）特征与卷积神经网络的人脸识别新方法。该方法首先提取人脸图像的HOG特征，然后将HOG特征图像作为卷积网络的输入数据进行训练，改进网络结构，在全连接层之后采用Softmax loss和center loss两个损失函数进行监督，最后在训练得到的网络模型上对人脸图像进行识别操作。实验结果表明，该方法在ORL人脸集上的识别率达到97.5%，相比于其它人脸识别算法具有一定优越性。 相似文献
8.
唇部检测是唇读识别的基本步骤,在研究人类视觉和唇色聚类的基础上,分析了唇色和肤色的聚类性,提出了基于惩罚感知器学习算法对彩色人脸图像的唇部进行定位的新方法.实验表明,采用感知器学习算法只需对所有输入图像进行一次训练样本的采集,就可以得到了正确的权阈值,准确对所有不同人脸的唇部图片进行定位,相比于Fisher变换每次都需对输入图像进行样本采集,感知器学习算法唇部定位更准确,轮廓更清晰,且更具有通用性,有利于唇部口型的识别. 相似文献
9.
陈瑞瑞 《河南职业技术师范学院学报(职业教育版)》2018,(4)
针对传统的图像分类算法忽略图像多个对象之间的关系,同时存在人类感知高层语义信息和底层图像特征表达之间的障碍等不足,引入了基于深度卷积神经网络的人脸图像识别算法.该算法借助于深度学习,对经典的卷积神经网络分别从内部结构和网络框架上进行优化和改进,通过增加网络结构深度和优化训练模型提取出图像高层语义特征,继而提高图像分类的精确度.实验表明,改进后的深度卷积神经网络分类算法具有良好的有效性和鲁棒性. 相似文献
10.
王燕 《杨凌职业技术学院学报》2023,(1):10-13
提出一种基于Adaboost算法对人脸图像进行情绪识别的方法。先将视频进行图像数据采集,再通过基于Haar特征值的自适应增强计算,即Adaboost计算检测人脸特征,将迁移机器学习技术运用到多任务的卷积式神经网络,然后利用卷积神经网络的情绪回归计算人脸表情的效价和唤醒度得分。不但可以解决对复杂背景图像的高误检率问题,而且还可以解决对多姿态单人脸图像的低检率问题。经仿真试验证明,该方法对单人脸、多人脸和复杂背景多人图像都有较好的测量效果,实用性较强。 相似文献