技术详细介绍
本发明公开了一种基于反馈卷积神经网络的面部表情识别方法，包括：
首先采用摄像头采集RGB图像，然后对其进行预处理，预处理的步骤包括人脸检测、人脸配准、尺度变换以及样本扩充，然后将预处理后的表情图像用于反馈卷积神经网络的训练和测试。
所述反馈卷积神经网络中包含有多个反馈层，使得反馈卷积神经网络能尽可能多的提取到有助于识别表情的特征，而尽可能少的提取身份、姿态等无关特征，以提升模型识别表情的准确率和鲁棒性。
本发明公开了一种基于反馈卷积神经网络的面部表情识别方法，包括：
首先采用摄像头采集RGB图像，然后对其进行预处理，预处理的步骤包括人脸检测、人脸配准、尺度变换以及样本扩充，然后将预处理后的表情图像用于反馈卷积神经网络的训练和测试。
所述反馈卷积神经网络中包含有多个反馈层，使得反馈卷积神经网络能尽可能多的提取到有助于识别表情的特征，而尽可能少的提取身份、姿态等无关特征，以提升模型识别表情的准确率和鲁棒性。