论文研究 类间学习神经网络的人脸表情识别.pdf

针对目前表情识别类间信息无关状态，提出了一种表情类间学习的神经网络分类识别算法。该算法首先构建一个BP网络学习对和一个距离判据单元，该距离判据单元仅用来计算类间的实际距离，类间期望距离是根据大量实验结果获得的；然后通过类内实际输出和类间期望距离来修正该网络；最后给出一组实例样本进行表情分类识别。实验结果表明，该算法能有效地识别人脸表情，能紧密地将各类表情间的信息联系起来，效率和准确性均有明显提高。