基于降维的堆积降噪自动编码机的表情识别方法

来源 :重庆邮电大学学报(自然科学版) | 被引量 : 17次 | 上传用户：liongliong485

【摘要】

：

堆积降噪自动编码机是一种典型的深度学习模型,它能够刻画数据丰富的内在信息,具有较强的特征学习能力。基于主成分分析(principal component analysis,PCA)技术和堆积降噪自动编码机(stacked denoising autoencoders,SDAE)模型,提出一种新的表情识别算法PCA+SDAE。该算法对人脸图片进行裁剪及归一化等预处理,采用主成分分析技术对人脸特征进行

【作者】

：

赵军赵艳杨勇朴仁圭黄勇

【机构】

：

重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室,韩国仁荷大学情报通信工学部

【出处】

：

重庆邮电大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2016年06期

【关键词】

：

表情识别深度学习堆积降噪自动编码机主成分分析 facial expression recognition deep learning stacked

【基金项目】

：

重庆市自然科学基金项目（CSTC,2007BB2445）, 韩国科学与信息科技未来规划部2013年ICT研发项目（10039149）

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