长沙理工大学电气与信息工程学院, 湖南 长沙 410114
卷积神经网络的发展极大促进了面部表情识别技术的进步,为解决实际应用中图像识别的准确率受图像像素限制的问题,从三方面对低像素人脸图像的表情识别进行研究。首先根据研究对象像素低、特征复杂的特点,提出了一种改进的卷积神经网络。其次对图像进行基本的预处理操作后,又增加了图像增强处理,作为改进卷积神经网络模型的输入。最后将模型的输出结果进行决策融合,得到最终的识别结果。实验表明,该方法在CK+数据集上取得了良好的效果,且识别准确率较高、效果稳定、泛化能力强。
图像处理 卷积神经网络 面部表情 低像素 图像识别 激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101008
