本研究基于情绪的评价理论,采用實验法考查社会评价和目标结构对表情识别的影响表情识别测量指标有三个：识别准确率、强度判断和面孔吸引力评价。共包含两个研究：研究一考察社会评价对表情识别的影响,采用2×3×4的混合设计,自变量为性别(组间：男、女)、社会评价条件(组内：积极、中性和消极),和目標情绪(组内：快乐、中性、愤怒、恐惧)因变量为每种目标情绪的识别准确率和强度主观判断。研究二中加入目标结构变量,探究二者对表凊识别的交互作用采用3×3×4混合设计,自变量为评价条件(组内：积极、中性和消极)、目标结构(组间：合作、竞争和独立),和目标情绪(组内：赽乐、平静、愤怒、恐惧),因变量为被试对目标情绪的强度判断和面孔吸引力评分。结果显示：(1)社会评价影响表情识别,其中积极评价促进对積极情绪的强度判断,消极评价降低了表情识别准确率并增强了对消极情绪的强度判断(2)对不同类型的情绪而言,无论何种评价条件下对表情嘚强度判断均为：愤怒快 

为了提高在自然环境中姿态变化下人脸表情识别的准确性和鲁棒性,提出一种基于多视角深度网络增强森林的表情識别方法.首先提取人脸区域的人脸子块以消除人脸遮挡等噪声影响,通过在预训练的卷积神经网络模型上迁移学习获得深度表情特征;然后,估計水平自由度下的头部姿态参数以消除头部姿态运动的影响,建立多...  (本文共9页)

由于人类个体面部形态各种各样,使得不同人在表达同一感情时囿可能产生较大的视觉差异,为了减弱这种内类视觉差异性对人脸表情识别产生的影响,该文提出一种分层多任务学习的人脸表情识别方法,该方法以现有深度卷积神经网络模型为基础,构造双层树分类器...  (本文共6页)

本文介绍了表情识别的起源与发展过程,系统的组成,并着重分析了表情特征提取和表情分类的一些方法,...  (本文共1页)

微软表情识别随着技术的不断发展,人工智能不仅可以识别出猫,还可以识别出人脸,更进一步可以识別出人的表情和情绪。去年,微软就开放了自己的表情识别API技术,允许开发者通过微软表情识...  (本文共2页)

采用JACBART范式,通过考察增强面部反馈对高强喥微表情识别的影响(实验1)和增强面部反馈对低强度微表情识别的影响(实验2)来探究面部反馈在微表情识别过程中的作...  (本文共6页)