| 基于深度学习的人脸表情识别研究综述 | |
| 钟源1,2; 李鸿天1,2; 袁家政3; 刘宏哲1,2; 徐成1,2 | |
| 2022-12-10 | |
| 会议名称 | 中国计算机用户协会网络应用分会2022年第二十六届网络新技术与应用年会 |
| 页码 | 4 |
| 会议地点 | 中国北京 |
| 摘要 | 图像、声音、文字和手势都可以用来表达人类的情感。面部表情是一种非语言交流,它揭示了一个人的内心感受和情感。随着计算机视觉和人工智能技术的发展,人脸表情识别已逐渐成为图像分类领域的研究热点。文中主要列举了几种基于深度学习的表情识别方法,包括卷积神经网络微调、多网络融合、多通道级联等,并详细阐述和比较了各种方法涉及的具体技术。最后,简要总结了人脸表情识别的研究现状,提出了人脸表情识别研究的难点和痛点,也对未来人脸表情识别领域进行了一些展望。 |
| 关键词 | 计算机视觉 人工智能 人脸表情识别 卷积神经网络 多网络融合 多通道级联 |
| URL | 查看原文 |
| 语种 | 中文 |
| 原始文献类型 | 会议 |
| 会议类型 | 中国会议 |
| 文献类型 | 会议论文 |
| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/154054 |
| 专题 | 国家开放大学北京分部 |
| 作者单位 | 1.北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室; 2.北京联合大学脑与认知智能北京实验室; 3.北京开放大学科学技术学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 钟源,李鸿天,袁家政,等. 基于深度学习的人脸表情识别研究综述[C],2022:4. |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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