基于卷积神经网络的人脸目标跟踪及表情检测

摘要

cqvip:随着计算机技术和人工智能技术及其相关学科的迅猛发展,整个社会的自动化程度不断提高,人们对类似于人和人交流方式的人机交互的需求日益强烈。表情识别是情感理解的基础,是计算机理解人们情感的前提,也是人们探索和理解智能的有效途径。本文在深度学习的背景下,提出一种基于VGG-16网络基础上的迁移学习方法,以VGG-16网络作为基础网络,通过展平层将输入特征压平为一维,最后利用两层全连接层加上Softmax经典分类算法进行分类。然后在CK+数据集上进行实验。经实验,微调的VGG-16网络在CK+数据集上训练后,得到97.97%的验证精度。实验结果证明了提出方法具有更好的检测性能。