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基于深度学习与DenseSIFT融合的人脸表情识别

来源 :中国科学技术大学学报 | 被引量 : 2次 | 上传用户：lx305954308

【摘 要】

：

为了准确高效地实现人脸表情识别.提出将一种将卷积神经网络与Dense SIFT特征进行融合的混合模型,该混合模型所用的网络结构是在深度可分离的卷积神经网络MobileNet的思想上加以改进.在通道卷积(深度卷积)与空间卷积(点卷积)分离的基础上,将MobileNet结构的点卷积部分使用多尺度卷积核,保证了提取特征的丰富细微性,更加适用于人脸表情特征提取;同时引入DenseNet结构的思想,提升了网

【作 者】

：

彭玉青 王纬华 刘璇 赵晓松 魏铭 

【机 构】

：

河北工业大学计算机科学与软件学院

【出 处】

：

中国科学技术大学学报

【发表日期】

：

2019年02期

【关键词】

：

混合模型 MobileNet 深度可分离 多尺度卷积 DenseSIFT hybrid model MobileNet depth separable mult 

【基金项目】

：

河北省教育厅青年基金(QN2017314),河北省自然基金重点项目(F2016202144),河北省自然基金面上项目(F2017202145)资助.

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为了准确高效地实现人脸表情识别.提出将一种将卷积神经网络与Dense SIFT特征进行融合的混合模型,该混合模型所用的网络结构是在深度可分离的卷积神经网络MobileNet的思想上加以改进.在通道卷积(深度卷积)与空间卷积(点卷积)分离的基础上,将MobileNet结构的点卷积部分使用多尺度卷积核,保证了提取特征的丰富细微性,更加适用于人脸表情特征提取;同时引入DenseNet结构的思想,提升了网络的性能.利用Dense SIFT的128维描述子对特征描述较丰富的优势。将其与改进的MobileNet

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