Image expression recognition algorithm based on gravity search and deep learning

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2020.05.020

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

Image expression recognition algorithm based on gravity search and deep learning

更新时间：2025-09-01

- Image expression recognition algorithm based on gravity search and deep learning
- Vol. 46, Issue 5, Pages: 626-633(2020)
- 作者机构：
  
  1. 1:河北公安警察职业学院警务科研处
  2. 2:河北师范大学计算机与网络空间安全学院
  3. 3:河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室
  4. 4:河北师范大学河北省供应链大数据分析与数据安全工程研究中心
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2020.05.020
  CLC：
- Published：2020
- 稿件说明：
移动端阅览
Image expression recognition algorithm based on gravity search and deep learning[J]. 2020, 46(5): 626-633.
DOI：

Image expression recognition algorithm based on gravity search and deep learning[J]. 2020, 46(5): 626-633. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2020.05.020.

摘要

传统表情识别技术采用单一类型的特征表示方法

由于每个特征类型对不同数据集的表示效果存在差异

导致传统技术对不同数据集的表情识别效果也存在较大的差异。设计一种多类型混合特征的选择方案

用以提高不同数据集的表情识别准确率。将面部不同区域、不同类型的特征集作为基础特征集

利用重引力搜索算法从基础特征集中选择优化的特征子集。将优化的特征子集输入深度信念网络进行训练和半监督学习

采用训练的网络模型对表情进行识别。实验结果表明

在不同数据集条件下

采用该方法均能够保持较高的识别准确率。

Abstract

关键词

Keywords

references

Views

下载量

CSCD

Alert me when the article has been cited

提交

Tools

Publicity Resources

Classification model of dominant species in desertification grassland based on hyperspectral remote sensing

Segmentation of lung lobes based on 3D full convolution neural network

A facial expression recognition method based on dual-stream convolutional neural network

Study on action detection by combination of monocular vision imaging and depth measure

Pose measurement based on moving robot based and monocular vision

Related Author

张锡鹏

毕玉革

杨红艳

皮伟强

刘浩

康拥朝

祁章璇

高磊

Related Institution

1:内蒙古农业大学机电学院

1:上海理工大学医疗器械与食品学院医学影像处理实验室

3:武汉理工大学计算机科学与技术学院

2:河南省生产制造物联大数据工程技术研究中心

1:河南工学院计算机科学与技术学院

⁰