|
|||||
|
|
| 基于迁移学习技术的面部表情识别算法 | |
| 引用本文： | 沈同平,黄方亮,许欢庆.基于迁移学习技术的面部表情识别算法[J].通化师范学院学报,2023(4):52-58. |
| 作者姓名： | 沈同平 黄方亮 许欢庆 |
| 作者单位： | 安徽中医药大学医药信息工程学院 |
| 摘 要： | 针对面部表情识别算法存在模型结构复杂、训练参数过多等问题，在对卷积神经网络各层分析的基础上，将迁移学习算法融入到面部表情识别模型中，从而对面部表情进行识别和分类.该文提出的算法首先通过数据增强的方法扩充面部表情图片的数量，然后将VGG16模型在ImageNet图像数据集上训练得到的权重参数，通过参数微调的方法，传递到面部表情识别模型中.最后采用全局平均池化层代替传统的全连接层，对表情图片通道信息进行求和运算实现降维，减少模型的网络参数.实验结果表明：提出的模型在KDEF数据集中取得了优异的识别效果，平均测试准确率达到96.23%. |
| 关 键 词： | 表情识别 迁移学习 VGG16 |