典型文献
基于深度学习的人脸表情识别研究与应用
文献摘要：
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.
文献关键词：
深度学习;表情识别;卷积神经网络;Open CV
中图分类号：
作者姓名：
雒翠萍;聂志刚
作者机构：
甘肃农业大学信息科学技术学院,甘肃 兰州 730070
文献出处：
引用格式：
[1]雒翠萍;聂志刚-.基于深度学习的人脸表情识别研究与应用)[J].甘肃科技,2022(01):23-25,50
A类：
B类：
人脸表情识别,脸面,人机交互,非言语交际,有效方式,多信息,安全监控,军警,Open,CV,内置,人脸检测,面部表情识别,表情包,愤怒,厌恶,恐惧,快乐,悲伤,惊讶,中立,识别精度,特征表现
AB值：
0.304294
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