针对人脸表情识别，传统方法主要依赖人工提取特征的优劣，算法的鲁棒性较差，而传统卷积神经网络无法提取到更深层次的图像特征，因此该文将采用深度残差网络进行人脸表情识别。ResNet网络主要由残差模块组成，将残差模块的输出送入到全连接层进行特征的融合，最后由Softmax分类器进行分类。该文将输入残差模块之前的卷积层进行改进，使用并行的小卷积代替原来的卷积，使其可以提取到更深层次且不同尺度的图像特征以易于识别。在公用数据集CK+上进行多次实验，结果证明该方法具有较高的准确率。
2021-08-22 10:30:37
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FERPlus人脸表情识别程序，使用的是keras
2021-07-06 12:08:25
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最先介绍了人脸的检测的最基本的理论方面的知识，在弄清楚人脸识别的理论之后，接下来我们再研究一下人脸图像的表情是怎样提取特征的，我们使用的是以SIFT 算法为特征提取的工具，而且我们找到了基于尺度方面的理论，还有SIFT 特征点的提取方法等等。最终从识别的步骤入手，进一步设计出基于Matlab的人脸表情识别系统，具有较高的识别率。
2021-07-04 21:58:39
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人脸表情识别的matlab程序，内附运行说明与数据库。
2021-06-29 10:31:38
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CK+数据库，内涵123人的593图像序列，各人物图片文件夹分开，文件夹名为表情标号区分。文件1.55G，上传受限，故内容为百度云链接。放心下载
2021-06-24 17:33:40
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