文档摘要:针对因人脸局部遮挡,导致表情动态特征较难提取和识别问题,提出一种基于深度学习的人脸局部遮挡表情动态识别算法.建立深度信念网络模型,将前一层输出值作为后一层输入值,设计特征堆叠单元,计算可见层中神经元的状态变量分布情况,根据面部五官间动态关联性,将可见层的状态值作为隐藏层的输入值求得隐藏神经元状态变量.将识别过程分为训练和正向传播2个步骤,输出特征变化规律,在正向传播过程中查找符合规律变化的像素点,求解该像素点权重,同时作为损失函数标准,比对面部多个位置的识别权重,约束识别率,完成人脸局部遮挡表情动态识别.实验数据证明,该方法能降低图像失真和细节丢失,提高图像分辨率,识别率高,针对不同局部遮挡情况均能完成高效识别.
Abstract:Aimingattheproblemthatitisdifficulttoextractandrecognizethedynamicfeaturesoffacialexpressionduetolocalocclusion,adynamicrecognitionalgorithmoffacialexpressionwithlocalocclusionbasedondeeplearningisproposed,adeepbeliefnetworkmodelisestablished,takingtheoutputvalueofthepreviouslayerastheinputvalueofthenextlayer,afeaturestackingunitisdesigned,thedistributionofstatevariablesofneuronsinthevisiblelayer,andthestatevariablesofhiddenneuronsarecalculatedbytakingthestatevalueofthevisiblelayerastheinputvalueofthehiddenlayeraccordingtothedynamiccorrelationoffacialfeatures.Therecognitionprocessisdividedintotwosteps:trainingandforwardpropagation.Thefeaturechangeruleisoutput.Intheforwardpropagationprocess,thepixelpointthatconformstotherulechangeisfound,andtheweightofthepixelpointissolved.Andasalossfunctionstandard,therecognitionweightofmultiplepositionsonthefaceisusedtoconstraintherecognitionrate,andthedynamicrecognitionoffacialpartialocclusionexpressioniscompleted.Experimentaldatashowthattheproposedmethodcanreduceimagedistortionanddetailloss,improveimageresolution,andachievehighrecognitionrate.Itcancompleteefficientrecognitionfordifferentlocalocclusionsituations.
作者:陈曦 蔡现龙Author:CHENXi CAIXianlong
作者单位:西安明德理工学院信息工程学院,西安710065
刊名:吉林大学学报(信息科学版) ISTIC
Journal:JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)
年,卷(期):2024, 42(3)
分类号:TP256
关键词:深度学习 表情动态识别 动态关联性 深度信念网络模型 隐藏层
Keywords:deeplearning dynamicfacialexpressionrecognition dynamicrelevance deepbeliefnetworkmodel hidelayer
机标分类号:TP39F233TV213.4
在线出版日期:2024年7月19日
基金项目:陕西省教育厅科学研究计划基金资助项目基于深度学习的人脸局部遮挡表情动态识别算法[
期刊论文] 吉林大学学报(信息科学版)--2024, 42(3)陈曦 蔡现龙针对因人脸局部遮挡,导致表情动态特征较难提取和识别问题,提出一种基于深度学习的人脸局部遮挡表情动态识别算法.建立深度信念网络模型,将前一层输出值作为后一层输入值,设计特征堆叠单元,计算可见层中神经元的状态变量...参考文献和引证文献
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关键词:深度学习,表情动态识别,动态关联性,深度信念网络模型,隐藏层,
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