信息与控制

作者：丁名都, 李琳

关键词：表情识别, 双路特征融合, 卷积神经网络, 方向梯度直方图

为了避免传统表情识别方法中复杂的特征手动提取过程，同时能够提取到更多的表情特征，本文提出一种双路特征融合模型，将卷积神经网络（CNN）和方向梯度直方图（HOG）方法结合起来进行研究.在第一条通道上，对人脸表情图像进行归一化预处理，并使用可训练的卷积核提取隐式特征；在第二条通道上，提取出人脸面部表情的HOG特征，然后输入到卷积神经网络中的全连接层上；最后将融合特征传递至输出层，采用Softmax分类器进行识别并输出结果.本文在FER2013和CK+表情数据库上进行实验，结果验证了方法的有效性.

来源：2020年第1期

《信息与控制》期刊编辑部

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