【摘 要】
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针对目前人脸表情识别鲁棒性较差的问题,提出一种结合改进的深度信念网络DBNs（deep belief networks）和堆叠自编码器SAE（stacked Auto-encoder）的人脸表情识别方法。采用改进的深
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61370082、61572142);广东省省科技计划基金项目(2013B021600013)
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针对目前人脸表情识别鲁棒性较差的问题,提出一种结合改进的深度信念网络DBNs（deep belief networks）和堆叠自编码器SAE（stacked Auto-encoder）的人脸表情识别方法。采用改进的深度信念网络作为提取人脸表情特征的检测器,堆叠自编码器作为识别表情的分类器,实现在人脸表情识别研究中深度信念网络与堆叠自编码器的结合。在JAFFE（Japanese female facial expression）数据库和CK＋（extended Cohn-Kanade）数据库上的人脸表情的识
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