基于卷积神经网络的人脸表情识别研究     

李思泉  张轩雄 《教育技术导刊》2018,17(1):28-31

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