一种基于多层BP神经网络面部表情识别方法[PDF].pdf

2024-06-29

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基于面部运动单元的多层融合表情识别方法研究.docx

基于面部运动单元的多层融合表情识别方法研究基于面部运动单元的多层融合表情识别方法研究摘要：面部表情是人类情感交流的重要方式之一，因此表情识别在许多应用领域具有重要的意义。然而，由于面部表情的复杂性和多样性，传统的表情识别方法在实际应用中存在一定的挑战。本论文提出了一种基于面部运动单元的多层融合表情识别方法，旨在提高表情识别的准确性和鲁棒性。该方法以ActionUnits（AU）为基本单位，通过多层次特征融合和分类器融合，实现对不同表情的准确分类。实验证明，该方法在表情识别方面取得了较好的性能，并具有较强的

2024-10-17

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基于ROI-KNN卷积神经网络的面部表情识别方法.pdf

本发明公开了基于ROI?KNN卷积神经网络的面部表情识别方法,该方法包括以下步骤:S1、获取驾驶过程中的驾驶员的视频影像数据;S2、对所述视频影像数据进行人脸定位,提取人脸特征区域;S3、按预设时间间隔截取所述人脸特征区域的视频帧作为面部图像数据;S4、对所述面部图像数据进行增强校正,得到面部表情图像;S5、将所述面部表情图像输入训练后的深度卷积神经网络模型;S6、输出驾驶员面部表情识别结果。通过结合感兴趣区域和K最近邻算法构建的深度卷积神经网络模型,能提高人脸表情数据在识别模型中训练效果,从而降低由于面

2023-05-25

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一种基于共享集成卷积神经网络的戏曲人物面部表情识别方法.pdf

本发明公开了一种基于共享集成卷积神经网络的戏曲人物面部表情识别方法，采用的集成卷积神经网络分为共享层以及不同的卷积分支层，共享层主要学习输入戏曲人物面部图片的低级特征，即面部肤色、纹理等特征，卷积分支层可以在其现有基础上不断学习，得到越来越复杂的概念，给其赋予语义特征，例如鼻子、嘴巴和眼睛等关键表情特征以及妆容特征信息，然后本模型经过训练得到最佳的共享层数和卷积分支数，高效识别戏曲人物的表情变化；本发明结构完整，完善了集成神经网络训练时的高参数冗余问题，加快了模型训练速度，减少了训练时间，提高了识别精度。

2023-06-03

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基于面部运动单元的多层融合表情识别方法研究的开题报告.docx

基于面部运动单元的多层融合表情识别方法研究的开题报告一、选题背景与意义现在，人机交互与情感交流的研究已逐渐受到关注，表情识别技术就成为了解决这一问题的关键之一。表情识别技术在识别人脸表情、情感变化等领域有着广泛的应用，例如视频分析、智能安防等领域。传统的表情识别算法主要基于特征融合的方式，虽然已经取得了不错的效果，但是仍然存在一些问题，例如算法的识别率以及性能等都还有待提高。基于此，本文提出了一种基于面部运动单元的多层融合表情识别方法，将传统的特征融合与面部运动单元进行结合，从而提升表情识别的准确性和速度

2024-09-15

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