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多模深度卷积神经网络应用于视频表情识别
信息科学 | 更新时间:2020-08-13
    • 多模深度卷积神经网络应用于视频表情识别

    • Video-based facial expression recognition using multimodal deep convolutional neural networks

    • 最新研究报道,在人脸表情识别领域取得了重要突破。研究者通过构建多模深度卷积神经网络,有效融合了空间和时间特征,显著提升了视频中的人脸表情识别性能。该方法不仅克服了传统方法中手工特征和主观情感相关性小的缺陷,还在公共数据集的测试中展现出了优秀的表现,为视频人脸表情识别技术的发展提供了新的思路和方法。
    • 光学 精密工程   2019年27卷第4期 页码:963-970
    • DOI:10.3788/OPE.20192704.0963    

      中图分类号: TP391
    • 收稿日期:2018-08-06

      录用日期:2018-10-13

      纸质出版日期:2019-04-25

    移动端阅览

  • 潘仙张, 张石清, 郭文平. 多模深度卷积神经网络应用于视频表情识别[J]. 光学 精密工程, 2019,27(4):963-970. DOI: 10.3788/OPE.20192704.0963.

    Xian-zhang PAN, Shi-qing ZHANG, Wen-ping GUO. Video-based facial expression recognition using multimodal deep convolutional neural networks[J]. Optics and precision engineering, 2019, 27(4): 963-970. DOI: 10.3788/OPE.20192704.0963.

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