基于集成卷积神经网络的面部表情分类

来源 :激光与光电子学进展 | 被引量 : 4次 | 上传用户：zhouj1790

【摘要】

：

针对传统机器学习中人工提取特征复杂度高,以及单卷积网络提取特征不充分导致识别率不高的问题,提出了一种基于集成卷积神经网络的面部表情识别新方法。该方法是将VGGNet-19改进后的VGGNet-19GP模型和ResNet-18模型进行集成,构建了集成网络(EnsembleNet)模型。该模型首先在训练集上对单模型进行训练,使单模型达到实验最优,然后在测试集上进行集成测试。在FER2013和CK+数据

【作者】

：

周涛吕晓琪任国印谷宇张明李菁

【机构】

：

内蒙古科技大学信息工程学院模式识别与智能图像处理重点实验室,内蒙古包头014010内蒙古工业大学信息工程学院,内蒙古呼和浩特010051上海大学计算机工程与科学学院,上海200444大连海事大学信息科

【出处】

：

激光与光电子学进展

【发表日期】

：

2020年14期

【关键词】

：

机器视觉人脸表情识别卷积神经网络集成学习 machine vision facial expression recognition convolution

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