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该论文paper是CVPR2018一篇关于文本到图像合成的文章，这篇文章的主要思想是将生成256x256图像的文图转换成先生成64x64，然后再生成128x128，最后再生成256x256的问题（与s
基于ENM-Gabor差分权重的人脸表情特征提取方法
基于改进LBP的人脸面部表情特征提取方法.pdf
基于从一张给定年龄的人脸输入图片准确预测出该人老龄化后的人脸图片,并且保持身份的目的,采用了基于条件对抗神经网络的无监督跨领域框架,然后将此框架应用到人脸身份保持的老龄化的任务中的方法。所采用的对抗神
摘要 摘要 人脸表情识别任务分为基于静态图片的人脸表情识别和基于视频序列的表情识别 本文研究基于视频序列的人脸表情识别 首先本文提出了一种基于混合表达输入的统计特征提取与分类算法该算法的创 新之处在于
针对人脸表情时空域特征信息的有效提取，提出了一种CBP-TOP（centralizedbinarypatternsfromthreeorthogonalpanels）特征和SVM分类器相结合的人脸表情
基于深度学习的人脸表情识别算法研究.pdf
提出了一种基于矩阵模式的人脸表情识别方法。该算法直接将人脸表情图像矩阵作为矩阵模式，并结合传统PCA和FLDA进行表情特征提取，称之为MatPCA和MatFLDA。与2DPCA等不同，该算法既利用图像
现有的生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）损失函数已经被成功地应用在迁移学习方法中。然而，发现这种损失函数在学习过程中可能会出现梯度消失的问题。为了克
针对非限条件下人脸识别准确率较低的问题，提出一种基于粒神经网络（MNN）与遗传算法优化的人脸识别算法
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