一种用于人脸表情识别的卷积神经网络

被引:59
作者
卢官明 [1 ]
何嘉利 [1 ]
闫静杰 [1 ]
李海波 [1 ,2 ]
机构
[1] 南京邮电大学通信与信息工程学院
[2] 瑞典皇家理工学院
关键词
人脸表情识别; 卷积神经网络; 深度学习; 图形处理器; 特征提取;
D O I
10.14132/j.cnki.1673-5439.2016.01.003
中图分类号
TP391.41 []; TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
080203 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要
为了避免传统的表情识别中复杂的显式特征提取过程,文中提出了一种用于人脸表情识别的卷积神经网络(CNN)。首先,对人脸表情图像进行归一化预处理,并使用可训练的卷积核提取隐式的特征。然后,采用最大池化方法对提取的隐式特征进行降维处理。最后,采用Softmax分类器对测试样本图像的表情进行分类识别。使用图形处理器(GPU)在CK+人脸表情数据库上进行了实验,结果表明了CNN用于人脸表情识别的性能和泛化能力。
引用
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