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基于迁移学习的人脸基础表情识别研究

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摘要摘要：随着大数据时代的到来，人工智能、深度学习研究领域逐渐成为热门。本研究从参数对模型准确率的影响角度来改进模型，数据集采用的是CK+公共人脸数据集，将数据集除去蔑视后，每张照片取最后三张峰值图最终整理得到愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶六类共计927张48×48格式图片。以该数据集为样本在VGG16模型的基础上综合finetune和bottleneck两种优化策略，探究包括训练集测试集的比例、模型输入的尺寸、锐化翻转等不同的变换方式、Dropout参数对模型准确率的影响，最终模型准确率从开始的89.07%提高到了93.60%，能够完成人脸基础表情的识别任务。

DOI ojzew5zej5/6239970

作者方犇

机构地区湖北师范大学湖北省黄石市 435000

出处《科技新时代》 2022年7期

关键词深度学习表情识别图像处理迁移学习

分类 [][]

出版日期 2022年07月21日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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