【摘 要】
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人脸表情识别是面部检测领域的一个重要分支,也是人工智能领域里一个新兴的研究课题。它在技术层面上涉及智能计算、图像处理、模式识别等,在社会学科方面,甚至还涉及社会学
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人脸表情识别是面部检测领域的一个重要分支,也是人工智能领域里一个新兴的研究课题。它在技术层面上涉及智能计算、图像处理、模式识别等,在社会学科方面,甚至还涉及社会学、心理学、生理学等学科领域,属于一门交叉性极强的学科。也正因为此,人脸表情识别的研究能够推动计算机向更加智能化、人性化方向发展,具有十分重要的意义,前景非常广阔。现有的表情数据库通常是在实验环境中获取的,与实际的表情存在一定的差别,并存在数据量较小的问题,利用这样的数据库很难训练得到性能较好的分类器。针对这一问题,本文提出了一种全新的人脸表情数据库的建立方法:首先,本文利用常见的搜索引擎如Google、Baidu、Bing等,分别以高兴、悲伤、惊讶、生气、厌恶和害怕六种表情的关键词搜索获取大量表情图像;然后,计算图像的相似度,并利用双曲显示方法将无关图像作为垃圾图像通过交互式的方式过滤掉;最后,以此建立了人脸表情数据库。通过这样方式得到数据库数据量大,包含大量自然表情,通过实验数据可以证明,利用该方法建立的数据库,通过训练得到的分类器泛化性比传统方法更加优良,识别准确率更高。在建立了基于互联网搜索引擎的数据库之后,本文提出了一种新的表情识别方法,即基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)的表情识别。该方法通过叠加多个卷积层与池化层,本文采用5次循环,构建多层复杂的CNN网络;然后利用随机梯度下降法学习网络模型的参数;最后采用Softmax分类层识别六种基本表情。该方法能够更好地适应不同表情间较大的变化,进而有效地提高了表情识别率。
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