面向智能驾培系统的深度学习表情识别方法

冯桑; 方淦杰; 严楷淳; 欧阳洁榆

doi:10.13873/J.1000-9787(2022)02-0140-04

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面向智能驾培系统的深度学习表情识别方法

计算与测试 | 更新时间：2025-09-11

- 面向智能驾培系统的深度学习表情识别方法
- 面向智能驾培系统的深度学习表情识别方法
- 传感器与微系统 2022年第2期页码：140-143+148
- 作者机构：
  
  广东工业大学机电工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2022)02-0140-04
  中图分类号： TP18;U471.3;TP391.9;TP391.41
- 纸质出版：2022
- 稿件说明：
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冯桑, 方淦杰, 严楷淳, 等. 面向智能驾培系统的深度学习表情识别方法[J]. 传感器与微系统, 2022,(2):140-143+148.

面向智能驾培系统的深度学习表情识别方法[J]. 2022, (2): 140-143+148.
冯桑, 方淦杰, 严楷淳, 等. 面向智能驾培系统的深度学习表情识别方法[J]. 传感器与微系统, 2022,(2):140-143+148. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2022)02-0140-04.

面向智能驾培系统的深度学习表情识别方法[J]. 2022, (2): 140-143+148. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2022)02-0140-04.

摘要

针对虚拟现实驾培系统人机交互不足、不能很好地替代教练员的作用的问题

提出将基于迁移学习的表情识别算法嵌入驾培系统

使系统可以根据学员的情绪状态智能调整培训程序、提供个性化学习方案。首先

对人脸表情训练数据集做了归一化处理和数据增强处理

引入ReLU激活函数

利用ImageNet数据集在改进型的EfficientNet上进行预训练

使网络具有良好的特征提取能力;然后将预训练得到的网络模型进行微调

获得最终识别模型。通过Fer2013数据集和CK+数据集实验验证

改进后的EfficientNet鲁棒性更好

可以满足虚拟现实驾培系统对学员面部表情的实时识别需求。

Abstract

针对虚拟现实驾培系统人机交互不足、不能很好地替代教练员的作用的问题

提出将基于迁移学习的表情识别算法嵌入驾培系统

使系统可以根据学员的情绪状态智能调整培训程序、提供个性化学习方案。首先

对人脸表情训练数据集做了归一化处理和数据增强处理

引入ReLU激活函数

利用ImageNet数据集在改进型的EfficientNet上进行预训练

使网络具有良好的特征提取能力;然后将预训练得到的网络模型进行微调

获得最终识别模型。通过Fer2013数据集和CK+数据集实验验证

改进后的EfficientNet鲁棒性更好

可以满足虚拟现实驾培系统对学员面部表情的实时识别需求。

关键词

Keywords

references

基于高效通道注意力网络的人脸表情识别 [J]. 韩兴,张红英,张媛媛. 传感器与微系统 . 2021(01)

融合卷积神经网络与支持向量机的表情识别 [J]. 王忠民,李和娜,张荣,衡霞. 计算机工程与设计 . 2019(12)

基于卷积神经网络融合SIFT特征的人脸表情识别 [J]. 张俞晴,何宁,魏润辰. 计算机应用与软件 . 2019(11)

基于CNN与关键区域特征的人脸表情识别算法 [J]. 薛建明,刘宏哲,袁家政,王雪峤,李青,杨少鹏. 传感器与微系统 . 2019(10)

基于多特征融合密集残差CNN的人脸表情识别 [J]. 马中启,朱好生,杨海仕,王琪,胡燕海. 计算机应用与软件 . 2019(07)

深度学习下融合不同模型的小样本表情识别 [J]. 林克正,白婧轩,李昊天,李骜. 计算机科学与探索 . 2020(03)

基于改进卷积神经网络的多视角人脸表情识别 [J]. 钱勇生,邵洁,季欣欣,李晓瑞,莫晨,程其玉. 计算机工程与应用 . 2018(24)

Incremental Learning Through Deep Adaptation. [J] . Rosenfeld Amir,Tsotsos John K. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence . 2020 (3)

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