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    基於卷積神經網路之即時人臉表情辨識
    (2019) 劉耿丞; Liu, Keng-Cheng
    本文提出基於卷積神經網路(Convolution Neural Network, CNN)之即時人臉表情辨識系統,透過所提出之穩定度提升方法,以解決即時人臉表情辨識的不穩定問題。提高人臉表情辨識準確率的方式有許多種,例如:圖片預處理、辨識架構改變等無非都是要讓應用方面的效果更好。本文想解決攝影機在光照等影響下會造成不斷擷取畫面的某些時刻之圖片特徵改變,導致人臉表情在辨識中產生錯誤。由於攝影機的高速擷取影像,圖片與圖片之間時間間隔較小,因此,本文針對於改良LeNet卷積神經網路和Two Stream卷積神經網路架構辨識系統提出不同的方法,前者使用比重平均法,而後者使用統計法,使用提出之方法後對於即時人臉表情辨識整體穩定度及強健性均獲得提升。

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