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自动化所提出基于真实环境的面部表情分析方法

时间:2019-06-16 整理:本站 点击:90次
】 例如,不同用户每天都会上传大量图像,这些图像中所呈现的情感状态对于完善推荐系统非常有用,可决定是否向用户推荐相关产品信息。 为了自动识别面部图像的情感状态,面部表情识别技术是关...

自动化所提出基于真实环境的面部表情分析方法

】    例如,不同用户每天都会上传大量图像,这些图像中所呈现的情感状态对于完善推荐系统非常有用,可决定是否向用户推荐相关产品信息。

为了自动识别面部图像的情感状态,面部表情识别技术是关键。

  外观特征研究广泛,包含了方向梯度直方图、局部二值模式、局部相位量化以及尺度不变特征变换。

几何特征考虑了头部姿势与人脸关键点坐标。

      ,并成为解决诸如图像分类、机器翻译、场景分类、图片标题生成以及语音合成等众多问题时所能采取的最先进的方法。 在端对端面部表情识别系统中,将标准大小的原始图片作为输入的数据,情感标签作为输出的结果。

端对端图像分类器,包括AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet以及模型的其他变化形式,在经过训练后,能根据输入图片得出对应的情感预测结果。

    例如,当只能获取嘴部区域数据时,表情分类器的预测结果为"快乐",但我们如何计算预测结果的可信值呢?这一问题可以转换成:有多少关于"快乐"的信息可以通过嘴部表达出来?        论文  。

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