基于卷积神经网络局部特征融合的人脸表情识别

机器视觉表情识别卷积神经决策融合

为提高人脸表情分类的识别率和实时性,提出一种基于卷积神经网络(CNN)局部特征融合的人脸表情识别方法。首先,构建CNN模型,学习眼睛、眉毛、嘴巴3个局部区域的局部特征;然后,将局部特征送入到支持向量机(SVM)多分类器中获取各类特征的后验概率;最后,通过粒子群寻优算法优化各特征的最优融合权值,实现正确率最优的决策级融合,完成表情分类。实验表明,本文方法在CK+和JAFFE数据库的平均识别率分别达到了94.56%和97.08%,与其他识别方法相比,本文方法性能优越,能提高算法的识别率和稳健性,同时保证了算法的实时性。

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