为提高表情识别的准确率,提出基于归一化正交邻域投影图像的卷积神经网络.对采集的图像进行一系列预处理之后,采用归一化正交邻域投影降低特征维数,同时保留全局几何以及局部邻域关系;然后将处理后的图像传入改进的卷积神经网络,训练和微调网络识别7种人脸表情.在海量表情数据库上与目前主流方法进行对比实验,结果表明该方法识别人脸表情具有更高的识别率.
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