一种改进的卷积神经网络的表情识别算法

来源：计算机技术与发展杂志2020年第11期北京时间：

作者：付倩倩;李昂;'

摘要：随着计算机视觉领域的发展,智能化人机交互技术越来越受人们的重视。 作为最直接、最有效的情感识别方式, 人脸表情识别现已是人机交互领域研究的一大热点和难点。 由于人脸识别容易受到光照、旋转、遮挡等复杂因素的影响, 传统的人脸识别方法的准确度会大大减少。 为了使机器能够快速准确地感应人脸表情, 提出以卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)来构建表情识别框架,将传统的人工神经网络和深度学习(deep learning,DL)技术结合起来,利用经典的卷积神经网络模型进行分析。 将表情分为愤怒、惊讶、高兴、悲伤、恐惧五大类对不同的性别进行识别与分析。 结果表明,与传统的表情识别方法相比,该方法有较好的识别效率和时效性,从而可以大大提高人机交互运用的体验感。

关键词：人脸表情识别;智能化人机交互;深度学习;卷积神经网络