典型文献
基于特征提取和胶囊网络的人脸表情识别
文献摘要：
人脸表情识别是近年来非常火热的一个研究领域,随着深度学习的发展,越来越多的深度学习方法用于表情识别中.针对胶囊神经网络(CapsNet)更关注的是图像高层空间信息、低层空间特征提取不全面的问题,提出了特征提取与胶囊网络结合的人脸表情识别算法.本文先使用局部二值模式(LBP)算子提取图像纹理特征,与胶囊网络结合形成多通道输入胶囊网络.为了进一步加强低层空间特征提取,在提取纹理特征后加入了深度残差网络(ResNet),与胶囊网络结合形成多通道输入增强胶囊网络.为了验证多通道输入胶囊网络和多通道输入增强胶囊网络的性能,本文在公开表情数据集CK+和RAF-DB分别进行了对照实验,得到了99.69％,82.02％准确率,优于其它的表情识别算法.
文献关键词：
人脸表情识别;特征提取;深度残差网络;胶囊网络
中图分类号：
作者姓名：
黄小刚;黄润才;王桂江;马诗语
作者机构：
上海工程技术大学 电子电气工程学院,上海201620
文献出处：
引用格式：
[1]黄小刚;黄润才;王桂江;马诗语-.基于特征提取和胶囊网络的人脸表情识别)[J].智能计算机与应用,2022(10):68-74
A类：
B类：
胶囊网络,人脸表情识别,火热,深度学习方法,胶囊神经网络,CapsNet,层空间,空间信息,低层,空间特征提取,识别算法,局部二值模式,LBP,图像纹理特征,多通道输入,深度残差网络,ResNet,表情数据集,CK+,RAF,DB,对照实验
AB值：
0.240609
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
