黄勇
- 作品数：2 被引量：12H指数：1
- 供职机构：重庆邮电大学更多>>
- 发文基金：重庆市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于降维的堆积降噪自动编码机的表情识别方法被引量：11
- 2016年
- 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线性降维,再利用堆积降噪自动编码机逐层进行特征学习并同时实现对人脸表情数据的非线性降维,可以得到更好的、维度更低的表情特征,并据此进行表情分类。对PCA+SDAE算法的仿真测试实验结果表明,其综合性能比其他的基于深度学习模型的表情识别方法更好,同时与传统的非深度学习表情识别方法相比,它具有更高的表情识别正确率。
- 赵军赵艳杨勇朴仁圭黄勇
- 关键词：表情识别主成分分析
- 基于选择性集成的表情识别方法被引量：1
- 2017年
- 为提高基于选择性集成的表情识别方法的泛化能力,降低其预测成本,提出一种基于带极值扰动的简化粒子群优化和选择性集成的表情识别方法。采用简化粒子群优化算法对基分类器进行选择集成,将基于选择性集成的表情识别问题转化为半定规划问题进行解决。对比实验结果表明,该方法比传统方法有更好的识别率和鲁棒性。
- 杨勇郭艳金裕成黄勇
- 关键词：半定规划表情识别
