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基于自发表情数据集预训练的多任务深度网络表情识别方法

         

摘要

为了更好地将现有深度卷积神经网络应用于表情识别,提出将构建自然表情图像集预训练和多任务深度学习相结合的方法;首先,利用社交网络图像构建一个自发人脸表情数据集,对现有深度卷积神经网络进行预训练;然后,以双层树分类器替换输出层的平面softmax分类器,构建深度多任务人脸表情识别模型;在CK+数据集和Oulu Caisa数据集上的验证实验表明,提出方法的准确率较深度卷积神经网络vgg-face和Inception V3方法平均提高了3.1%,较基于多任务深度卷积神经网络方法平均提高了0.7%.

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