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| 基于深度学习与Dense SIFT融合的人脸表情识别 | |
| 摘 要： | 为了准确高效地实现人脸表情识别.提出将一种将卷积神经网络与Dense SIFT特征进行融合的混合模型,该混合模型所用的网络结构是在深度可分离的卷积神经网络MobileNet的思想上加以改进.在通道卷积(深度卷积)与空间卷积(点卷积)分离的基础上,将MobileNet结构的点卷积部分使用多尺度卷积核,保证了提取特征的丰富细微性,更加适用于人脸表情特征提取;同时引入DenseNet结构的思想,提升了网络的性能.利用Dense SIFT的128维描述子对特征描述较丰富的优势。将其与改进的MobileNet网络在全连接层进行融合,采用Eltwise层在全连接层元素之间做比较并取最大值,以保证特征的多样性,且更具代表性.在FER2013和JAFFE人脸表情数据集上运用该混合模型,识别率可以达到73.2%和96.5%. |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |