结合深度神经网络的网络监控系统微表情识别

罗予东; 李振坤

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为了提高网络监控系统微表情识别的效果,结合深度神经网络技术提出新的智能监控系统微表情识别算法。将判别能力强的卷积神经网络特征与鲁棒的直方图特征结合,利用卷积神经网络提取目标的空间特征,再将卷积特征表示为直方图,[JP+1]结合直方图和卷积神经网络两者的优势设计新的人体追踪算法;设计跨模态监督的深度神经网络训练方法,将可见光视频数据送入深度神经网络进行训练,利用近红外光视频对训练程序进行监督。基于公开的多模态微表情识别数据集完成了验证实验,结果显示该算法有效地提高了微表情识别的性能。

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来源
《计算机应用与软件》 |2023年第7期|172-179|共9页
作者
罗予东; 李振坤;
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作者单位

嘉应学院计算机学院;

广东工业大学计算机学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
卷积神经网络; 智能监控系统; 微表情识别; 深度神经网络; 跨模态融合; 近红外光成像;

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