南京邮电大学学报(自然科学版)

作者：卢官明,张文静,闫静杰

单位：南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏南京210003南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏南京210003南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏南京210003

关键词：面部表情识别；情感识别；卷积神经网络；人群高兴程度

基金：国家自然科学基金（61501249）和江苏省重点研发计划（BE2016775）资助项目

为了描述多人合影图片中的欢乐气氛，提出了一种基于卷积神经网络的估计方法。首先，采用多任务级联卷积神经网络（MTCNN）对合影图片中的所有人脸进行检测。然后，采用深度卷积神经网络对检测出的每一个人脸分别进行高兴程度的估计。最后，对被检测到的所有人脸的高兴程度进行加权平均来估计合影图片中的欢乐气氛。在HAPPEI数据库验证数据集上的实验结果表明，提出的方法具有良好的性能，优于使用Census变换直方图（CENsus TRansform hISTogram，CENTRIST）特征描述子和非线性支持向量回归相结合的方法，前者的均方根误差（RMSE）为0.623 4，后者的RMSE为0.776 8。

来源：2020年第3期

《南京邮电大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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