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什么是人脸表情识别技术？（一）二、静态表情图像的多层深度网络学习   2015EmotiW的表情识别方法，基于卷积神经网络（convolutional neural networks (CNN)）。卷积神经网络（CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。2015EmotiW的表情识别方法，针对7种基本情感，其中包括一个人脸检测模块（基于三个性能很好（state-of-art）的人脸检测模块）。2.1人脸检测（定位）由三部分构成：1. 联合级联检测与校准（the joint cascade detection and alignment (JDA) detector）；2.基于深度卷积神经网络（DCNN）；3.混合树（Mot）。      2.2 人脸图像处理有助于去掉无关噪声，统一人脸大小，从而使识别较准确。首先转化为48x48的灰度图。然后标准直方图均衡化，接着去除不平衡光照。最后，化为0均值，单位方差的向量。2.3 网络模型基本网络模型包括5个卷基层，3个随机pooling层（非max pooling层）。随机pooling是根据归一化输出的分布得到的概率分布从而随机选择像素点。全连接层包含dropout，随机机制减小了过拟合（over-fitting）的风险。2.4 多网络学习在CNN模型的*，放置一个多网络（Multiple Network）增强性能。典型的就是对输出求均值。观察表明，随机初始化不仅导致网络参数变化，同时使得不同网络对不同数据的分类能力产生差别。深度化的人脸检测与识别技术—进展与展望（一）   人脸检测技术具体到人脸检测的问题，在深度学习技术出现之前，几乎所有人脸检测都是采用滑动窗口式的方法。也就是说，我们会**设计一个分类器。拿上图中图片举例来说，我们会设计一个40x40的窗口，然后去检测那个部分是不是人脸。此外我们还需要对图片进行缩放再进行检测，这个方式其实是2000-2012年以来主流的方法。物体检测：内涵与总体思路不管是人脸检测还是物体检测，都需要进行考虑的是这两个问题：有没有？在哪里？2014年以来的变迁“有没有”部分从人脸特征——分类器学习“两步法”转变为特征和分类器End—to—End学习从二类分类转变为多类分类“在哪里&有多大？”部分从Check所有可能位置和大小转变为只Check可能位置和大小或者回归位置和大小（较准确）浙江人脸识别数据结构化平台,江苏人脸识别数据结构化平台厂家,中博晨鹰科技由中博晨鹰科技发展江苏有限公司()提供。

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