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摘要
为有效解决传统视频人脸表情识别通常只关注单张视频帧的空间特征,而忽略了相邻帧之间隐藏的时间特征的问题,提出一种结合边缘检测和递归神经网络的视频表情识别方法,利用梯度边缘检测准确地提取输入图像的纹理信息,同时提出一种分片交叉LSTM结构,提取出图像序列中隐藏的时空特征。实验在CK+和MMI视频库上进行,在OCNN-RNN网络中分别取得88.4%和69.7%的识别率,在GCNN-RNN网络中分别取得89.8%和73.6%的识别率,最终使用提出的加权随机搜索方法融合GCNN-RNN和OCNN-RNN两个网络之后,分别取得了94.6%和79.9%的识别率,均优于单流网络算法,证明了所提算法的有效性。
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