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基于孪生对齐卷积神经网络的面部表情识别

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分析面部表情在医疗、教育、刑侦、交通以及人机交互等方面有很高的实用价值.设计了孪生对齐卷积神经网络模型,将面部图像左右分割后进行表情识别,达到了较为理想的识别准确率.FER2013 和CK+数据集上的测试结果表明,准确率分别提高了 0.9 和 0.6 个百分点.实验结果说明,该模型在识别面部表情时是有效的.
Facial Expression Recognition Based on Siamese Aligned Convolutional Neural Network
Facial expressions can better reproduce human real thoughts.Facial expressions analysis has great practical value in healthcare,education,criminal investigation,transportation and human-computer interaction.In this paper,the Siamese aligned neural network is designed to achieve a more satisfactory recognition accuracy by segmenting facial im-ages left and right.On FER2013 and CK+,the accuracy improved by 0.9 and 0.6 percentages,respectively.The experi-mental results illustrate that our model is effective in recognizing facial expressions.

facial expression recognitionSiamese neural networkfeature alignmentsegmentation

杨晓峰

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山西工程科技职业大学计算机工程学院,山西 晋中 030600

表情识别 孪生神经网络 特征对齐 分割

山西工程科技职业大学科研项目

KJ202201

2024

工业控制计算机
中国计算机学会工业控制计算机专业委员会 江苏省计算技术研究所有限责任公司

工业控制计算机

影响因子:0.258
ISSN:1001-182X
年,卷(期):2024.37(5)
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