基于深度学习的人脸表情识别研究与应用

摘要：

人脸面部表情是人机交互和非言语交际的有效方式,对面部表情进行识别并分析,可以获取很多信息,在安全监控、人工智能、军警、心理学等领域有着许多不同的应用.本研究基于深度学习对人脸表情识别进行深入研究,采用Open CV内置算法进行人脸检测,利用卷积神经网络进行面部表情识别,实现对人脸最基本的7种表情包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中立分别进行识别.与传统的人脸表情识别方法相比较,卷积神经网络的识别精度高,训练参数少,在面部表情特征表现明显的情况下,对7种表情的识别精度都能超过70％以上.

关键词：深度学习、表情识别、卷积神经网络、Open CV

所属期刊栏目：38

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2022-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：23-25,50