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基于改进特征融合的微表情识别方法
被引量:
2
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作者
钱泽锋
钱梦莹
《软件工程》
2021年第4期26-29,14,共5页
微表情的变化是非常微小的,这使得微表情的研究非常困难。微表情是不能伪造和压制的,因此也成为判断人们主观情感的重要依据。本文提出了以卷积神经网络及改进长短时记忆网络特征融合为依托的微表情识别方法,先介绍了相关的背景知识,再...
微表情的变化是非常微小的,这使得微表情的研究非常困难。微表情是不能伪造和压制的,因此也成为判断人们主观情感的重要依据。本文提出了以卷积神经网络及改进长短时记忆网络特征融合为依托的微表情识别方法,先介绍了相关的背景知识,再介绍了实验的预处理过程、特征提取以及相应的特征融合的过程,将所得的结果用于实验模型的预测分类。实验结果表明,新模型具有更好的识别率。
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关键词
微表情识别
特征融合
微表情分类
卷积神经网络
LSTM
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职称材料
题名
基于改进特征融合的微表情识别方法
被引量:
2
1
作者
钱泽锋
钱梦莹
机构
浙江理工大学计算机科学与技术系
绍兴市环保局
出处
《软件工程》
2021年第4期26-29,14,共5页
文摘
微表情的变化是非常微小的,这使得微表情的研究非常困难。微表情是不能伪造和压制的,因此也成为判断人们主观情感的重要依据。本文提出了以卷积神经网络及改进长短时记忆网络特征融合为依托的微表情识别方法,先介绍了相关的背景知识,再介绍了实验的预处理过程、特征提取以及相应的特征融合的过程,将所得的结果用于实验模型的预测分类。实验结果表明,新模型具有更好的识别率。
关键词
微表情识别
特征融合
微表情分类
卷积神经网络
LSTM
Keywords
micro-expression recognition
feature fusion
micro-expression classification
convolutional neural network
LSTM
分类号
TP3-0 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进特征融合的微表情识别方法
钱泽锋
钱梦莹
《软件工程》
2021
2
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