基于低像素人脸图像的表情识别

摘要：

卷积神经网络的发展极大促进了面部表情识别技术的进步,为解决实际应用中图像识别的准确率受图像像素限制的问题,从三方面对低像素人脸图像的表情识别进行研究.首先根据研究对象像素低、特征复杂的特点,提出了一种改进的卷积神经网络.其次对图像进行基本的预处理操作后,又增加了图像增强处理,作为改进卷积神经网络模型的输入.最后将模型的输出结果进行决策融合,得到最终的识别结果.实验表明,该方法在CK+数据集上取得了良好的效果,且识别准确率较高、效果稳定、泛化能力强.

关键词：图像处理、卷积神经网络、面部表情、低像素、图像识别

所属期刊栏目：57

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61601061

在线出版日期：2020-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：89-96