基于改进特征融合的微表情识别方法

钱泽锋; 钱梦莹

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基于改进特征融合的微表情识别方法

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微表情的变化是非常微小的,这使得微表情的研究非常困难。微表情是不能伪造和压制的,因此也成为判断人们主观情感的重要依据。本文提出了以卷积神经网络及改进长短时记忆网络特征融合为依托的微表情识别方法,先介绍了相关的背景知识,再介绍了实验的预处理过程、特征提取以及相应的特征融合的过程,将所得的结果用于实验模型的预测分类。实验结果表明,新模型具有更好的识别率。

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来源
《软件工程》 |2021年第4期|P.26-2914|共5页
作者
钱泽锋; 钱梦莹;
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作者单位

浙江理工大学计算机科学与技术系浙江杭州310018;

绍兴市环保局浙江绍兴312000;

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正文语种 chi
中图分类计算机理论与方法;
关键词
微表情识别; 特征融合; 微表情分类; 卷积神经网络; LSTM;

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