| 基于VGG16網(wǎng)絡(luò)的人臉情緒識別 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：665 K | |
| 標(biāo)簽： 深度學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 情緒識別 | |
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| 文檔介紹：近年來，如何通過人工智能對人的面部表情進行識別分析成為一個研究熱點，利用人工智能可以快速地分析人的面部情緒，并以此為基礎(chǔ)進行進一步研究。在深度學(xué)習(xí)中，傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在對面部表情特征的提取不充分以及計算機參數(shù)量較大的問題，導(dǎo)致分類準(zhǔn)確率較低。因此，提出了基于VGG16網(wǎng)絡(luò)的人臉表情識別算法，通過與InceptionV3、InceptionResNetV2、ResNet50等模型實驗對比，結(jié)果表明，VGG16神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在FER2013PLUS測試數(shù)據(jù)集上的識別準(zhǔn)確率為79%，準(zhǔn)確率比傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高。 | |
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