基于机器学习的视频表情识别研究.pdf

"基于机器学习的视频表情识别研究" 本文研究基于机器学习的视频表情识别系统，采用卷积神经网实时地进行视频中的人类表情识别。为了适应动态地进行表情识别的需要，文章专门设计了神经网系统，以满足实时地相应需求，并且利用视 频中表情的变化更好地进行表情识别。 知识点一：人工智能中的人类感情理解 人类的感情理解一直都属于人工智能的重要课题，计算机在人机交互中如果能够智能地理解人 的感情变化就能够提供更好 的服务。理解人的情感也是增强图灵测试的一个研究方向，属于人工智能应用的基础研究范围。 知识点二：机器学习在表情识别中的应用 机器学习在表情识别中的应用主要有两种：基于机器学习的面部表情识别和基于机器学习的视频表情识别。前者主要针对静态图像的表情识别，而后者针对动态视频的表情识别。本文采用基于机器学习的视频表情识别，使用卷积神经网来识别视频中的表情。 知识点三：卷积神经网在视频表情识别中的应用 卷积神经网在视频表情识别中的应用主要包括两个方面：一是使用卷积神经网来识别视频中的表情，二是使用卷积神经网来提高表情识别的准确性。本文使用卷积神经网来识别视频中的表情，并且通过一个特定的网络结构识别出 表情。 知识点四：深度学习在视频表情识别中的应用 深度学习在视频表情识别中的应用主要包括两个方面：一是使用深度学习来提高表情识别的准确性，二是使用深度学习来提高系统的鲁棒性。本文使用深度学习来提高表情识别的准确性，并且使用深度学习来提高系统的鲁棒性。 知识点五：基于机器学习的视频表情识别系统的优势 基于机器学习的视频表情识别系统有很多优势，包括：高效地查找到人脸并识别出表情，能够实时快速地识别人 表情，可以依据 前后帧图像中表情的变化进行比较等。 知识点六：基于机器学习的视频表情识别系统的应用前景 基于机器学习的视频表情识别系统有很多应用前景，包括：人机交互、计算机辅助系统、图像识别、自然语言处理等。该系统可以大幅度地改进人机交互和计算机辅助系统的效能。