典型文献
基于深度学习的人脸表情识别系统研究
文献摘要：
针对深度卷积神经网络随着卷积层数增加而导致网络模型难以训练和性能退化等问题,提出了一种基于深度残差网络的人脸表情识别方法.采用改进后的ResNet18模型,结合数据增强、mixup、label smoothing等辅助策略对FER2013训练集进行300个epoch的训练,利用最优的权重,在FER2013的验证数据集上达到了72.09％的准确率;并结合YOLOv5Face预训练权重,实现了人脸检测和表情识别.
文献关键词：
人脸表情识别;人脸检测;深度学习;ResNet18
中图分类号：
作者姓名：
范文杰;田秀云
作者机构：
广东海洋大学电子与信息工程学院,广东湛江 524088
文献出处：
引用格式：
[1]范文杰;田秀云-.基于深度学习的人脸表情识别系统研究)[J].现代信息科技,2022(20):90-93,97
A类：
YOLOv5Face
B类：
人脸表情识别,表情识别系统,深度卷积神经网络,卷积层,层数,性能退化,深度残差网络,ResNet18,数据增强,mixup,label,smoothing,FER2013,训练集,epoch,上达,预训练,人脸检测
AB值：
0.357534
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