TY -的A2 -古普塔,Suneet Kumar AU - Li Shaolong盟——白、皮PY - 2022 DA - 2022/01/18 TI -深度学习和改进的HMM训练算法及其在面部表情识别分析体育运动员SP - 1027735六世- 2022 AB -面部表情是一个辅助的体现信息传达人与人之间的沟通。面部表情不仅可以表达人们想要表达的语义信息,也传达说话者的情绪状态在同一时间。但是对于体育运动员在训练和比赛中,它通常是不方便直接沟通。本文基于深度学习和改进的HMM训练算法研究体育运动员的面部表情识别。提出建设深度学习的多层神经网络,并介绍了排名算法进行人脸识别实验与传统HMM和职业专用HMM方法。实验结果表明,随着等级的增加价值,职业专用识别率高达90%,检出率是98%,耗时2.5分钟,这是比嗯整体。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2022/1027735 - 10.1155 / 2022/1027735摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER