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基于特征融合与选择的小样本表情识别 被引量：6
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作者 王从澳 黄润才 +2 位作者 孙延标 杨彬 孙刘成 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2022年第10期112-116,共5页
针对小样本数据集的数据量不足和深度学习的模型复杂、参数冗余等问题,提出了一种基于特征融合与选择的小样本表情识别算法。该模型将手工提取的人脸关键区域特征与DenseNet网络提取的深度学习特征相融合,再利用基于熵的特征约简技术对... 针对小样本数据集的数据量不足和深度学习的模型复杂、参数冗余等问题,提出了一种基于特征融合与选择的小样本表情识别算法。该模型将手工提取的人脸关键区域特征与DenseNet网络提取的深度学习特征相融合,再利用基于熵的特征约简技术对特征维度进行熵减和选择,以使用多分类支持向量机(MCSVM)进行识别分类,通过在JAFFE和CK+公开数据集上的实验测试结果表明:该模型在小样本数据集上具有更高的识别准确率和实时性,显著提升了人脸表情的识别性能。 展开更多
关键词 特征融合 DenseNet网络 特征约简 多分类支持向量机 表情分类
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