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基于深度卷积注意胶囊网络的微表情识别方法 被引量:2
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作者 曾岚蔚 许青林 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第9期2631-2637,共7页
针对微表情动作发生的局部性和人脸面部空间结构信息丢失问题,提出一种用于微表情识别的深度卷积注意胶囊网络(deep convolutional attention capsule neural network,DCACNN)。将注意力机制和深度卷积层融入胶囊网络,利用注意力机制使... 针对微表情动作发生的局部性和人脸面部空间结构信息丢失问题,提出一种用于微表情识别的深度卷积注意胶囊网络(deep convolutional attention capsule neural network,DCACNN)。将注意力机制和深度卷积层融入胶囊网络,利用注意力机制使网络模型聚焦于微表情活跃区域,采用深度卷积网络提高网络提取高维特征的能力,胶囊网络的动态路由机制充分利用人脸面部空间信息,增强特征表示能力,提高微表情识别的准确率。实验基于数据集CASME II和SAMM进行测试与分析,实验结果表明,DCACNN能有效提高微表情识别的准确率。 展开更多
关键词 胶囊网络 微表情识别 注意力机制 深度学习 特征提取 动态路由 卷积神经网络
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