基于卷积神经网络的表情识别
时间: 2023-09-29 21:02:15 浏览: 50
基于卷积神经网络的表情识别是使用卷积神经网络(CNN)来对面部微表情图像进行分类的一种方法。该方法可以通过对Fer2013数据集中的图片进行处理、特征提取和模型识别来实现。首先,图片预处理阶段排除掉与脸部无关的干扰,包括数据增强和归一化等处理。接下来,通过卷积神经网络模型计算(卷积核)来提取面部图像的相关特征数据,为表情识别提供有效的数据特征。最后,根据训练好的模型对面部微表情进行分类识别。基于卷积神经网络的表情识别方法可以根据训练集中的表情样本来学习和训练模型,从而实现对新的面部微表情进行准确的分类判断。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [基于卷积神经网络CNN的面部表情识别](https://blog.csdn.net/weixin_48968649/article/details/125550172)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Pytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别(详细步骤)](https://blog.csdn.net/Charzous/article/details/107452464)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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