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基于积分投影和LSTM的微表情识别研究
被引量:
2
1
作者
李竞
李董东
+1 位作者
杜玉改
成鹏
《计算机时代》
2017年第4期13-16,20,共5页
现有的微表情识别研究主要是利用基于局部二值模式(LBP)改进的算法并结合支持向量机(SVM)来识别。最近,积分投影开始应用于人脸识别领域。长短时记忆网络(LSTM)作为循环神经网络,可以用来处理时序数据。因此提出了结合积分投影和LSTM的...
现有的微表情识别研究主要是利用基于局部二值模式(LBP)改进的算法并结合支持向量机(SVM)来识别。最近,积分投影开始应用于人脸识别领域。长短时记忆网络(LSTM)作为循环神经网络,可以用来处理时序数据。因此提出了结合积分投影和LSTM的模型(LSTM-IP),在最新的微表情数据库CASME II上进行实验。通过积分投影得到水平和垂直投影向量作为LSTM输入并分类,同时采用了防止过拟合技术。实验结果表明,LSTM-IP算法取得了比以前的方法更好的精度。
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关键词
积分投影
循环神经网络
长短时记忆网络
防止过拟合技术
精度
留一法
下载PDF
职称材料
题名
基于积分投影和LSTM的微表情识别研究
被引量:
2
1
作者
李竞
李董东
杜玉改
成鹏
机构
温州大学物理与电子信息工程学院
出处
《计算机时代》
2017年第4期13-16,20,共5页
文摘
现有的微表情识别研究主要是利用基于局部二值模式(LBP)改进的算法并结合支持向量机(SVM)来识别。最近,积分投影开始应用于人脸识别领域。长短时记忆网络(LSTM)作为循环神经网络,可以用来处理时序数据。因此提出了结合积分投影和LSTM的模型(LSTM-IP),在最新的微表情数据库CASME II上进行实验。通过积分投影得到水平和垂直投影向量作为LSTM输入并分类,同时采用了防止过拟合技术。实验结果表明,LSTM-IP算法取得了比以前的方法更好的精度。
关键词
积分投影
循环神经网络
长短时记忆网络
防止过拟合技术
精度
留一法
Keywords
integral projection
recurrent neural network
long and short memory network
prevent over-fitting
accuracy
leave-one-subject-out cross validation
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于积分投影和LSTM的微表情识别研究
李竞
李董东
杜玉改
成鹏
《计算机时代》
2017
2
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