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题名基于双值韦伯算子的深度置信网络表情识别算法
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作者
郝晓丽
田苗
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机构
太原理工大学计算机科学与技术学院
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出处
《中北大学学报（自然科学版）》
北大核心
2017年第6期628-633,638,共7页
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基金
山西省科技攻关项目(20130321007-02)
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文摘
针对运用深度置信网络进行面部表情识别时出现的空间结构特征被忽视、运算量大等问题,本文提出了基于双值韦伯局部描述子的深度置信网络算法.首先,以提出的双值韦伯算子为基础,优化传统韦伯算子在空间分布方向单一的特征提取,丰富细节纹理信息,完成了初次特征提取.其次,融合局部纹理信息的表征,借助深度学习在整体结构信息方面的提取优势,运用深度置信网络实现更易识别的高级特征的二次提取.实验结果表明,本算法提高了面部表情识别率,并减少了深度学习的计算量.
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关键词
面部表情识别算法
韦伯局部描述子
深度置信网络
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Keywords
face expression recognition algorithm
Weber local descriptor
deep belief net
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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