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面部表情的跨文化表达与识别研究述评. 摘要 近年来面部表情的跨文化研究显示出更多的跨文化一致性和差异性证据。. 自发面部表情的表达和识别、组内优势效应以及面部表情信息的上下不对称性已成为该领域的研究热点。. 方言理论、中国民间模型和EMPATH模型 ...
结合自监督学习和生成对抗网络的小样本人脸属性识别. 疏颖，毛龙彪，陈思，严严. 出版日期: 2020-11-16. 2020,25 (11):2391-2403. [ 摘要] (565) [ PDF 33.26 M] (73) [ HTML] (182) 精神状况评估. 深度空时婴幼儿表情识别模型下的ASD自动筛查.
摘要：. 对他人面部表情的识别是一种重要的心理能力和社交技巧, 其中面部表情识别障碍严重影响儿童的人际交往和社会互动, 尤其是自闭症谱系障碍的儿童. 主要探讨了面部表情识别的研究历史, 发展进程, 影响因素, 未来的发展方向, 存在的研究局限以及对教育 ...
中国儿童保健杂志 ›› 2017, Vol. 25 ›› Issue (4): 358-360. DOI: 10.11852/zgetbjzz2017-25-04-10 • 科研论著 • 上一篇 下一篇 ASD与ADHD患儿基本面部表情识别特点研究 李海贝,尚清,李靖婕,马彩云,闫瑾
研究表明自闭症儿童识别面部表情的能力存在严重缺陷。本研究采用单一被试实验法中的变动标准设计,通过自制面部表情识别教具结合回合式教学对三名自闭症儿童进行干预。研究结果表明干预产生了积极效果,三名自闭症儿童的面部表情识别能力均有明显提高。
孤独症谱系障碍患者的面部表情敏感性缺陷: 任务性质的影响与干预启示. 1. 西南大学心理学部,认知与人格教育部重点实验室,重庆 400715 2. 重庆市第九人民医院孤独症康复治疗中心,重庆 400700. 要 大量研究指出,孤独症谱系障碍 (ASD)患者存在面部表情识别和理解的 ...
中国博士学位论文全文数据库 关闭 基于多尺度多方向特征的人脸识别 算法研究 在线阅读 整本下载 分章下载 分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具 【题名】 基于多尺度多方向特征的人脸识别算法研究 ...
社交恐怖症患者的认知特征及相关因素[J].中国心理卫生杂志,2003,17(6):423-425. 被引量：27 10 汤艳清,欧凤荣,吴枫,孔令韬.中美两国6种基本面部表情识别的跨文化研究[J].中国医科大学学报,2011,40(5被引
【摘要】：面部表情识别对人的社会交往能力有重要的影响。本文从四个方面对相关研究进行了梳理:首先阐述了正常人的面部表情识别能力对社交功能的影响,接着从另一个角度分别介绍了社会交往障碍群体的面部表情识别异常的研究,以及面部识别障碍和面部损伤者的社会交往能力缺陷的研究,最后 ...
面部表情识别是一个非常有挑战性的课题，对人脸表情进行分析和识别的研究具有非常高的应用价值。虽然在近几年来，面部表情识别技术取得了较大的进展，但是目前许多研究理论还不完善，算法和模型构建并不成熟，真正在实际生产生活中的应用比较少。
中文文献外文文献专利1.人脸面部表情识别的研究进展[J].何良华,邹采荣,包永强.电路与系统学报.2005,第001期2.儿童面部表情识别研究进展[J].王道阳,殷欣...
基于深度卷积神经网络的面部表情自动识别检测主要由李升辉、李虹静编写,在2019年被《微计算机信息》收录,原文总共2页。
1张素娥;人脸表情识别方法研究[D];辽宁工业大学;2014年【相似文献】中国期刊全文数据库前10条1张云;徐争元;黄磊;;人脸面部表情实时检测识别系统[J];洛阳师范学院学报;2...
摘要学生课堂面部表情识别产品不适合采用“大样本”的研发方法,为减少数据采集工作量,提出使用卷积神经网络算法,分析了卷积神经网络基本原理,探讨了总体结构,设计了识别流程...
中文文献外文文献专利1.基于局部特征和整体特征融合的面部表情识别[J].刘松,应自炉.电子技术应用.2005,第003期2.基基于局部特征聚类损失和多类特征融合的面部...
摘要:针对传统方法面部微表情识别率低的问题,提出局部二值模式(LBP)图像的卷积神经网络对6种基本面部表情进行识别。采用Viola-Jones框架提取面部表情的感兴趣区域,提取感兴趣...
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真棒:memo::bright_button:专注于面部表情识别(FER)/面部动作单元(FAU)的顶级会议和期刊:bright_button::bright_button::bright_button::bright_button::bright_button::bri...
AU4能搭配的情绪太多,不过主要的还是愤怒的表情里出现的最多。4+5通常都是愤怒(怒视)!下面就介绍几个常见AUS:疼痛:AU4+6+9+11+16+25愤怒:AU4+5+7+23思考:AU4+14或4+7(通常还会有...
【摘要】:面部表情识别受到了交流双方的多种因素的影响。本文首先从表情发出者的角度,介绍了面部本身的特性(包括特定部位和整体的特征信息)对面部表情识别的影响...