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基于深度学习的人脸表情识别研究与应用
随着5G技术的发展,人们对智能人机交互的需求越来越广泛,人脸表情识别也被用于许多领域。本书基于深度学习,从表情模型的训练和信息融合的角度出发,使用深度置信网训练的解析器检测人脸区域,通过Gabor特征提取和Stacked自动编码器进行表情分类,基于公共表情数据库进行训练和测试,以提高表情识别的准确性,增强了信息融合度,降低不平衡度,减少了决策误差。
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