融合CNN与BLSTM神经网络的面部表情识别OACSTPCD
Facial Expression Recognition Using CNN and BLSTM
为了有效处理面部表情识别中特征提取不完整和特征选择偏差较大等问题,研究了一种新的融合多种卷积神经网络的融合算法.首先通过采用三维卷积神经网络(3-dimensional Convolutional Neural Network,3D CNN)对连续的多张图片中的特征进行提取.然后把特征信息送至双向长短记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BLSTM)递归神经网络得到这些特征在时域上的映射信息,最后通过…查看全部>>
王忠民;缑田田;衡霞
西安邮电大学计算机学院 西安 710121西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室 西安 710121西安邮电大学计算机学院 西安 710121
信息技术与安全科学
面部表情识别3DCNNBLSTM
《计算机与数字工程》 2020 (12)
2978-2983,6
国家自然科学基金项目(编号:61373116)陕西省科技统筹创新工程计划项目(编号:2016KTZDGY04-01)陕西省教育厅专项科研计划项目(编号:16JK1706)西安市科技局科技计划项目(编号:2017084CG/RC047(XAYD001))咸阳市重大科技创新专项(编号:2017K01-25-3)西安邮电大学研究生创新创业基金项目(编号:CXJJ2017061)资助.
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