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摘要
本文针对人脸表情识别问题,设计了基于神经网络的细粒度人脸表情识别系统。首先,本文采用将RGB(红、绿、蓝)空间中的图像转化为灰度图像的方法对原始人脸表情图片进行预处理,结合灰度共生矩阵进行纹理特征提取,并通过差分图像做表情时空特征提取。接着,采用BP(Back Propagation,即反向传播)神经网络作为分类器,其中根据表情的程度进行了细粒度的分类,从而在能识别不同表情的同时,对表情的不同程度精细分类,达到更精确的表情识别目的。最后,通过设计卷积神经网络改进已有算法,取得更好的人脸表情识别效果。
