基于深度学习的树莓派人脸与表情识别系统研究与设计

作者：陈超; 黄佳

来源：网络安全技术与应用, 2019, (12): 50-52.

• 深度学习
• 人脸识别
• 表情识别

随着智能机器和人工智能的快速发展,让机器人能够理解人类语义变得越来越迫切,目前机器翻译已经达到了很高的水平,与此同时,只有让机器人理解人类情感,才能够更好理解人类语义,实现无障碍沟通。本文基于深度学习,在树莓派上实现人脸识别和表情识别。首先人脸识别是让机器人能够确定交流的主体是谁,这里本文采用了深度神经网络,在Linux上安装TensorFlow、Keras、OpenCV等套件,采用HOG进行特征提取,进行试验后,确定了2层卷积层,2次pooling等参数。对于表情识别,本文使用深度卷积神经网络DCNN来提取表情特征,具有良好的面部表情特征的分类性能。

• 单位
  江苏建筑职业技术学院