面向人脸表情识别的迁移卷积神经网络研究

来源 :信号处理 | 被引量 : 0次 | 上传用户：haoxuexi0825

【摘要】

：

人脸表情识别是模式识别研究的一个重要领域,现实环境中人脸表情识别容易受到光照、姿态、个体表情差异等因素的影响,识别效果仍有待提高。为了取得更好的人脸表情识别效果,本文提出一种基于迁移卷积神经网络的人脸表情识别方法,本文在训练得到人脸识别网络模型的基础上,采用迁移学习方法将所得人脸识别模型迁移到人脸表情识别任务上,并提出Softmax-MSE损失函数和双激活层(Double Activate Lay

【作者】

：

翟懿奎刘健

【机构】

：

五邑大学信息工程学院

【出处】

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信号处理

【发表日期】

：

2018年06期

【关键词】

：

表情识别深度卷积神经网络迁移学习

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目（61372193,61771347）, 广东高校优秀青年教师培训计划资助项目（SYQ2014001）, 广东省特色创新项目（2015KTSCX143,2015KTSCX145）, 广东省青年创新项目（2016KQNCX171）

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