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探索四维人脸识别技术及应用场景 预览
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作者 毕招岭 《中小企业管理与科技》 2019年第17期171-172,共2页
传统的人脸识别技术已经取得了长足的进步,并且被广泛应用在金融、安防、教育、医疗、交通等领域。然而,由于传统的人脸识别存在易伪装、易被动识别等弊端,使人脸识别技术在解锁、支付等应用场景中存在一定的风险,而当前主流的人脸识别... 传统的人脸识别技术已经取得了长足的进步,并且被广泛应用在金融、安防、教育、医疗、交通等领域。然而,由于传统的人脸识别存在易伪装、易被动识别等弊端,使人脸识别技术在解锁、支付等应用场景中存在一定的风险,而当前主流的人脸识别技术并没有解决这一问题。人脸识别技术需要通过四维人脸识别技术读懂人脸表情信息,从而提供更加安全的解决方案,支持多样化的应用场景。基于此,论文对四维人脸识别技术及其应用场景进行了分析。 展开更多
关键词 表情识别 动态人脸识别 四维人脸识别 生物特征识别
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基于局部先验约束的极低分辨率面部表情识别 预览
2
作者 付俊妮 《电子设计工程》 2019年第9期123-126,135共5页
为解决极低分辨率条件下面部表情识别困难的问题,提出一种基于局部先验约束的极低分辨率表情识别方法。通过一种基于局部位置先验约束的超分辨率重建算法与基于局部先验约束的协同表示算法保证重建与识别目标的一致性,最终有效实现对极... 为解决极低分辨率条件下面部表情识别困难的问题,提出一种基于局部先验约束的极低分辨率表情识别方法。通过一种基于局部位置先验约束的超分辨率重建算法与基于局部先验约束的协同表示算法保证重建与识别目标的一致性,最终有效实现对极低分辨率的面部表情图像的表情识别。在公开的JAFFE和CK+两个标准人脸表情库上的对比实验结果表明,本文算法对于极低分辨率的面部表情识别的性能更优。 展开更多
关键词 极低分辨率 面部表情识别 局部先验约束 重建与识别目标的一致性
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自然场景下人脸表情数据集的构建 预览
3
作者 叶继华 刘燕 +1 位作者 李汉曦 甘荧 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2019年第1期58-67,共10页
目前人脸识别研究中表情数据集图像数量较少、表情信息单一,不利于人脸表情识别的研究。本文创建了自然场景下带标签的人脸表情数据集(Facial expression dataset in th ewild,FELW),并对其进行测试。FELW表情数据集包含了多张从互联网... 目前人脸识别研究中表情数据集图像数量较少、表情信息单一,不利于人脸表情识别的研究。本文创建了自然场景下带标签的人脸表情数据集(Facial expression dataset in th ewild,FELW),并对其进行测试。FELW表情数据集包含了多张从互联网上收集的不同的年龄、种族、性别的人脸表情图像,采用适合的方法标注每张图像带有人脸部件的状态标签和表情标签,并引入Kappa一致性检验,提高人脸表情识别率。使用传统方法和深度学习的表情识别方法对数据集进行实验分析,与其他公开的人脸表情数据集相比,FELW数据集具有更多图像和更丰富的表情类别,并包含了两种图像标签有利于表情识别的研究。 展开更多
关键词 表情数据集 Kappa一致性检验 表情识别 自然场景
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一组基于Tensorflow的CNN-RNN的融合架构实验 预览
4
作者 刘书朋 陈志强 +2 位作者 陈娜 陈振宜 李太豪 《工业控制计算机》 2019年第8期66-68,共3页
卷积神经网络对于静态局部结构有很强的抽象表达能力,循环神经网络能够从动态变化的序列数据中学习到时间上的关联性。如果将卷积神经网络和循环神经网络的优点进行结合,设计一种CNN-RNN的融合网络,那么在处理图像序列时,融合网络应能... 卷积神经网络对于静态局部结构有很强的抽象表达能力,循环神经网络能够从动态变化的序列数据中学习到时间上的关联性。如果将卷积神经网络和循环神经网络的优点进行结合,设计一种CNN-RNN的融合网络,那么在处理图像序列时,融合网络应能够提取更合适的特征表示,达到更好的识别效果。基于tensorflow深度学习框架,尝试多种可能的CNN-RNN融合框架,并使用CK+表情数据集进行测试,结果表明CNN-RNN框架能够有效地提取表情序列的特征,分类效果比CNN有明显的提升。 展开更多
关键词 卷积神经网络 循环神经网络 Tensorflow 表情识别
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一种面向表情识别的ROI区域二级投票机制 预览
5
作者 文元美 欧阳文 凌永权 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第9期2861-2865,共5页
针对如何更有效地使用卷积神经网络从训练图像中学习到的分布式特征进行研究,提出了一种面向人脸表情识别的ROI区域二级投票机制。将图像划分成一系列感兴趣区域(ROI)图像输入到卷积神经网络中进行训练;然后将测试图像的ROI图像输入到... 针对如何更有效地使用卷积神经网络从训练图像中学习到的分布式特征进行研究,提出了一种面向人脸表情识别的ROI区域二级投票机制。将图像划分成一系列感兴趣区域(ROI)图像输入到卷积神经网络中进行训练;然后将测试图像的ROI图像输入到卷积神经网络中,统计所有ROI图像的判别结果;最后采用二级投票机制确定测试图像的最终类别,得到最终判别结果。针对卷积神经网络不能从人脸图像中学习到旋转等空间位置信息,引入了STN(spatial transformer network),提高算法在解决复杂情况下的表情识别问题的能力。实验表明,ROI区域二级投票机制能够更有效地使用卷积神经网络从训练图像中学习到的分布式特征,比直接使用ROI图像进行投票的方法准确率提升了1. 1%,引入STN能够有效提升卷积神经网络的鲁棒性,比未引入STN的方法准确率提升了1. 5%。 展开更多
关键词 卷积神经网络 表情识别 空间变换网络 二级投票机制
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基于深度学习的可靠表情数据识别 预览
6
作者 王珂 周晓彦 +1 位作者 李凌燕 陈秀珍 《电子器件》 CAS 北大核心 2019年第2期474-478,共5页
当前深度学习已成为表情识别领域的重要研究方法,但此方法应用于真实环境或者复合表情数据库下时识别准确率非常低下。为此提出一种深度局部关联神经网络DLR-VGGNet(Deep Locality-Relevance VGGNet)的可靠表情数据识别方法,首先在VGGNe... 当前深度学习已成为表情识别领域的重要研究方法,但此方法应用于真实环境或者复合表情数据库下时识别准确率非常低下。为此提出一种深度局部关联神经网络DLR-VGGNet(Deep Locality-Relevance VGGNet)的可靠表情数据识别方法,首先在VGGNet网络添加一个新的监督层,即局部关联损失(LR loss),提高深层特征的判别能力,之后在不同的人脸表情数据库中基于这种DLR-VGGNet网络进行训练并且进行网络参数微调和测试。最后,RAF-DB数据库中对7类基本表情和11类复合表情做基准实验以及在SFEW和CK+数据库中做对比实验,实验结果表明在真实环境基于DLR-VGGNet的方法优于传统的手工特征提取方法. 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 局部关联 表情识别
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面向表情识别的双通道卷积卷积神经网络 预览
7
作者 文元美 欧阳文 凌永权 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第7期2046-2051,共6页
针对融合卷积神经网络学习到的低层次特征与高层次特征进行表情识别时参数过多的问题,提出面向表情识别任务的双通道卷积卷积神经网络。将池化层池化得到的特征图分为上下两路进行卷积,上路特征图采用1×1卷积核进行卷积得到低层次... 针对融合卷积神经网络学习到的低层次特征与高层次特征进行表情识别时参数过多的问题,提出面向表情识别任务的双通道卷积卷积神经网络。将池化层池化得到的特征图分为上下两路进行卷积,上路特征图采用1×1卷积核进行卷积得到低层次特征值,下路特征图输入到下一卷积层中学习高层次特征,将高层次特征与各层的低层次特征相融合后输入分类器进行分类。多个表情数据集实验结果表明,所提方法在保证识别精度的前提下有效减少了特征融合后的参数量。 展开更多
关键词 表情识别 卷积神经网络 特征融合 双通道卷积 降维
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基于表情识别的课堂学情分析系统 预览
8
作者 吴明杰 鲍正德 《计算机系统网络和电信》 2019年第2期129-133,共5页
高校学生管理顺应互联网、人工智能等技术变革也注入了新的方法,课堂学情分析作为检测学生学习情况、评估课堂授课质量的重要组成部分,引入了表情识别技术,更直观的让学校了解课堂管理情况以便于针对性的调整教育方式,更好的做到因材施... 高校学生管理顺应互联网、人工智能等技术变革也注入了新的方法,课堂学情分析作为检测学生学习情况、评估课堂授课质量的重要组成部分,引入了表情识别技术,更直观的让学校了解课堂管理情况以便于针对性的调整教育方式,更好的做到因材施教。本系统利用Keras框架搭建了一个卷积神经网络(CNN),经由该网络对fer2013数据库中的人脸表情数据进行训练获得表情识别模型,并使用OpenCV检测人脸,将检测到的人脸放入表情识别模型中,模型根据图片内容给出每种表情的概率,选择概率最大的表情为结果表情,最后,通过分析各个表情的人数与总人数的关系得出课堂学情情况。 展开更多
关键词 卷积神经网络 表情识别 FLASK OPENCV
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基于卷积神经网络的多人表情识别算法 预览
9
作者 党宏社 白文静 +1 位作者 马毅超 陶亚凡 《现代计算机》 2019年第6期45-49,共5页
表情识别在人机交互领域有着重要的意义,卷积神经网络是研究表情识别的一种方法。由于表情识别问题的复杂性,卷积神经网络的结构越来越复杂,参数越来越多,计算复杂度也越来越大,容易出现过拟合现象。利用MTCNN模型进行人脸检测,引入ince... 表情识别在人机交互领域有着重要的意义,卷积神经网络是研究表情识别的一种方法。由于表情识别问题的复杂性,卷积神经网络的结构越来越复杂,参数越来越多,计算复杂度也越来越大,容易出现过拟合现象。利用MTCNN模型进行人脸检测,引入inception模型,使用1×1的卷积核,降低特征图的厚度,平衡网络深度和宽度。经实验测试,获得较好的识别结果。 展开更多
关键词 表情识别 卷积神经网络 MTCNN INCEPTION
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构建并行卷积神经网络的表情识别算法
10
作者 徐琳琳 张树美 赵俊莉 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2019年第2期227-236,共10页
目的表情识别在商业、安全、医学等领域有着广泛的应用前景,能够快速准确地识别出面部表情对其研究与应用具有重要意义。传统的机器学习方法需要手工提取特征且准确率难以保证。近年来,卷积神经网络因其良好的自学习和泛化能力得到广泛... 目的表情识别在商业、安全、医学等领域有着广泛的应用前景,能够快速准确地识别出面部表情对其研究与应用具有重要意义。传统的机器学习方法需要手工提取特征且准确率难以保证。近年来,卷积神经网络因其良好的自学习和泛化能力得到广泛应用,但还存在表情特征提取困难、网络训练时间过长等问题,针对以上问题,提出一种基于并行卷积神经网络的表情识别方法。方法首先对面部表情图像进行人脸定位、灰度统一以及角度调整等预处理,去除了复杂的背景、光照、角度等影响,得到了精确的人脸部分。然后针对表情图像设计一个具有两个并行卷积池化单元的卷积神经网络,可以提取细微的表情部分。该并行结构具有3个不同的通道,分别提取不同的图像特征并进行融合,最后送入Soft Max层进行分类。结果实验使用提出的并行卷积神经网络在CK+、FER2013两个表情数据集上进行了10倍交叉验证,最终的结果取10次验证的平均值,在CK+及FER2013上取得了94. 03%与65. 6%的准确率。迭代一次的时间分别为0. 185 s和0. 101 s。结论为卷积神经网络的设计提供了一种新思路,可以在控制深度的同时扩展广度,提取更多的表情特征。实验结果表明,针对数量、分辨率、大小等差异较大的表情数据集,该网络模型均能够获得较高的识别率并缩短训练时间。 展开更多
关键词 表情识别 深度学习 卷积神经网络 并行处理 图像分类
基于多特征融合密集残差CNN的人脸表情识别 预览
11
作者 马中启 朱好生 +2 位作者 杨海仕 王琪 胡燕海 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第7期197-201,共5页
传统人脸表情识别主要基于人工提取特征,其存在算法鲁棒性较差、易受人脸身份信息干扰等问题,以及传统卷积神经网络不能充分提取人脸表情特征的现状。对此提出一种基于多特征融合密集残差卷积神经网络的人脸表情识别。该方法能够充分利... 传统人脸表情识别主要基于人工提取特征,其存在算法鲁棒性较差、易受人脸身份信息干扰等问题,以及传统卷积神经网络不能充分提取人脸表情特征的现状。对此提出一种基于多特征融合密集残差卷积神经网络的人脸表情识别。该方法能够充分利用神经网络中每层的特征,在密集块中,对于每一个卷积层,其前面所有卷积层的输出都将作为本卷积层的输入。然后将每个密集块的输出送入到全连接层中进行特征融合,经过Softmax分类器分类。在CK+和FER2013数据集上进行多次实验,与传统的机器学习方法相比,该方法具有较高的准确率与较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 表情识别 密集型卷积神经网络 特征融合 深度学习
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基于特征点与多网络联合训练的表情识别 预览
12
作者 夏添 张毅锋 刘袁 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期552-559,共8页
由于表情图片序列比单张表情图片的信息更丰富,因此基于前者的表情识别容易取得更好的实验效果.针对表情图片序列,提出一种仅基于人脸特征点信息和联合训练2个深度神经网络进行表情识别的方法.首先基于长度不定的图片序列抽取各帧之间... 由于表情图片序列比单张表情图片的信息更丰富,因此基于前者的表情识别容易取得更好的实验效果.针对表情图片序列,提出一种仅基于人脸特征点信息和联合训练2个深度神经网络进行表情识别的方法.首先基于长度不定的图片序列抽取各帧之间差异最大化的子集;其次提取该子集中所有图片的特征点坐标进行预处理;再将坐标分别输入微观深度网络(MIC-NN)与宏观深度网络(MAC-NN)进行独立训练;最后基于惩罚MIC-NN与MAC-NN间差异的损失函数联合训练二者后,使用融合网络(FUS-NN)作为最终预测模型.在CK+,Oulu-CASIA,MMI这3个数据集中的实验结果表明,FUS-NN取得了优于绝大部分已知方法 1%~15%的识别率,仅在MMI数据集中落后于最优模型2%;相比之下,该网络的时间复杂度远远小于效果相近的模型,取得了更好的识别效果与计算资源的平衡. 展开更多
关键词 表情识别 深度学习 联合训练 融合网络
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基于OpenCV的表情识别技术研究 预览
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作者 杨鑫雨 鲍正德 唐娅雯 《计算机系统网络和电信》 2019年第2期317-322,共6页
Python作为人工智能的主要使用语言,近几年呈现出强劲的势头,python的使用率呈线性增长,已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。本文基于Python语言,以OpenCV为载体,借助目标检测技术,实现人脸表情识别。同时阐述了表情识别的重要性以及... Python作为人工智能的主要使用语言,近几年呈现出强劲的势头,python的使用率呈线性增长,已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。本文基于Python语言,以OpenCV为载体,借助目标检测技术,实现人脸表情识别。同时阐述了表情识别的重要性以及表情识别实现的具体过程。 展开更多
关键词 视频图像处理 目标检测 表情识别
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基于增强头部姿态估计的人脸表情识别模型 预览
14
作者 崔景春 王静 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第6期322-327,共6页
针对现有表情识别算法未考虑头部姿态及不能使用高像素图像的问题,提出一种基于随机森林算法的头部姿态估计(RF-HPE)网络与卷积神经网络相结合的模型。首先对输入图像作强度归一化,然后利用RF-HPE确定脸部标志关键点,从而确定脸部标志... 针对现有表情识别算法未考虑头部姿态及不能使用高像素图像的问题,提出一种基于随机森林算法的头部姿态估计(RF-HPE)网络与卷积神经网络相结合的模型。首先对输入图像作强度归一化,然后利用RF-HPE确定脸部标志关键点,从而确定脸部标志的位置,最后使用卷积神经网络提取特征并训练模型。该模型降低了光线强度对识别结果的影响,并且在不牺牲算法效率的情况下提高了训练精度。实验结果表明,所提出的改进模型的学习能力相比其他同类模型有较大优势,分类精度也显著提高。 展开更多
关键词 强度归一化 随机森林算法 头部姿态估计 表情识别
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一种深度自编码器面部表情识别新方法 预览
15
作者 何明 《西南师范大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第7期81-86,共6页
为解决面部表情特征维度高的问题,该文提出了一种基于深度学习自编码器的表情识别新方法,该方法利用深度自编码器在多层隐层上进行特征选择,能够在较低维度上表示高维度的面部特征.首先采用定向梯度直方图从面部表情的选定区域提取特征... 为解决面部表情特征维度高的问题,该文提出了一种基于深度学习自编码器的表情识别新方法,该方法利用深度自编码器在多层隐层上进行特征选择,能够在较低维度上表示高维度的面部特征.首先采用定向梯度直方图从面部表情的选定区域提取特征,然后在多个层面上使用深度自编码器,得到最优编码特征,降低特征维度,最后使用支持向量机模型对降维特征进行分类.实验表明,与其他现有特征选择和降维技术相比,该文方法提取的特征优于其他特征,并能够有效实现面部表情识别. 展开更多
关键词 定向梯度直方图 深度自编码器 支持向量机 表情识别
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基于LBP和PCA的表情识别 预览
16
作者 范礼鸿 宁媛 《新型工业化》 2019年第2期77-80,共4页
人脸表情识别作为人工智能领域的研究热点,在医疗、交通、心理研究等领域具有广泛的应用前景。本文在研究人脸表情识别算法的基础上,针对传统的 PCA算法受光照、姿态等影响较大的问题,引入 LBP算法,通过 LBP+PCA算法相结合,减少了光照... 人脸表情识别作为人工智能领域的研究热点,在医疗、交通、心理研究等领域具有广泛的应用前景。本文在研究人脸表情识别算法的基础上,针对传统的 PCA算法受光照、姿态等影响较大的问题,引入 LBP算法,通过 LBP+PCA算法相结合,减少了光照、姿态的影响。在 JAFFE数据库的基础上进行实验,证明了该算法优于传统的 PCA算法。 展开更多
关键词 表情识别 人工智能 主成分分析法 局部二值法
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基于迁移卷积神经网络的人脸表情识别 预览
17
作者 刘伦豪杰 王晨辉 +1 位作者 卢慧 王家豪 《电脑知识与技术:学术版》 2019年第3期191-194,共4页
人脸表情识别在计算机视觉领域引起广泛关注,为了解决实际应用中出现的小数据集和硬件限制问题,引入迁移学习方法,将Image-Net上训练好的Inception_v3网络迁移到表情识别任务中,使用FER2013数据集进行参数学习完成表情识别任务,识别率... 人脸表情识别在计算机视觉领域引起广泛关注,为了解决实际应用中出现的小数据集和硬件限制问题,引入迁移学习方法,将Image-Net上训练好的Inception_v3网络迁移到表情识别任务中,使用FER2013数据集进行参数学习完成表情识别任务,识别率达到了80.4%,且无过拟合现象,网络泛化效果好。基于迁移网络处理的是复杂度更大的分类问题,提取的抽象信息并不都对表情识别任务有利,进一步在迁移学习网络后加入了卷积层和池化层进行表情特征提取和冗余信息筛除,识别率提高到了87.5%。 展开更多
关键词 表情识别 卷积神经网络 迁移学习 CK+ FER2013
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FaceReader7.0对国内常见表情图片库识别的有效性研究 预览
18
作者 施聪莺 李晶 《心理技术与应用》 2018年第2期100-108,共9页
研究采用FaceReader 7.0版本,对国内常见面部表情图片库进行了识别分析.结果发现 (1)软件对USTC-NV1 E 图片库420张人为表情图片的识别率为58.0% (其中不戴眼镜的面部表情图 片识别率可达64.0%,戴眼镜的图片识别率为51. 9%); (2)... 研究采用FaceReader 7.0版本,对国内常见面部表情图片库进行了识别分析.结果发现 (1)软件对USTC-NV1 E 图片库420张人为表情图片的识别率为58.0% (其中不戴眼镜的面部表情图 片识别率可达64.0%,戴眼镜的图片识别率为51. 9%); (2)对 CFAPS图片库840张图片的识别率为 48. 1%.结论:软件对国内常见面部表情图片库的识别有效性尚可,对“高兴”、“惊奇”和“中性” 情绪表现出较好的识别率,但其对“生气”、“害怕”以及戴眼镜面部表情图片的识别率还有待进- 步提高.因此相关研究者在进行较为重要或精确的研究时应该注意到这-问题,必要时进行人工校 对,以免影响研究结果. 展开更多
关键词 FaceReader USTC-NVIE CFAPS 面部表情 表情识别
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关于3-6岁幼儿情绪理解能力的研究分析 预览
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作者 刘荔 《吉林省教育学院学报》 2018年第1期34-36,共3页
近年来,儿童的情绪理解与社会性发展成为目前心理学探讨的热点问题,大量的研究表明,幼儿情绪理解的发展对其社会交往有着重要影响。因此本文从实证的角度来探讨3到6岁幼儿的情绪理解能力。
关键词 幼儿 情绪理解 情绪表达 表情识别 情绪观点采择
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基于图像差分与卷积深度置信网络的表情识别
20
作者 黄秀 符冉迪 +2 位作者 金炜 李云飞 蔡永香 《光电子.激光》 CSCD 北大核心 2018年第11期1228-1236,共9页
针对传统的人脸表情识别方法中提取表情特征时没有去除个体性差异及突出表情关键部位的高层次特征,本文提出一种将图像差分与改进的卷积深度置信网络(CDBN)相结合的表情识别方法。首先对人脸表情图片进行裁剪、降维等预处理,之后将... 针对传统的人脸表情识别方法中提取表情特征时没有去除个体性差异及突出表情关键部位的高层次特征,本文提出一种将图像差分与改进的卷积深度置信网络(CDBN)相结合的表情识别方法。首先对人脸表情图片进行裁剪、降维等预处理,之后将各类表情图像与中性表情图像做差分运算提取各类表情的差分图像,为了提取表情关键部位的深层次特征,本文将卷积受限玻尔兹曼机(CRBM)的可见层单元划分为多个区域,分区进行特征学习,并将此CRBM堆叠起来,形成分区卷积深度置信网络(PCDBN),之后将各表情的差分图像作为PCDBN可视层的输入,并利用对比散度算法逐层训练网络,最后在顶层添加softmax分类器作为输出层以实现表情识别。在JAFFE和CK+表情库上的实验结果均达到了95%以上的识别率,扩大训练样本后,在CK+表情库上的识别率可达99%以上。 展开更多
关键词 表情识别 图像差分 深度学习 卷积深度置信网络
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