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基于注意力机制与特征相关性的人脸表情识别
被引量：
5
1
作者
兰凌强
刘淇缘
卢树华
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期147-155,共9页
针对自然条件下人脸表情识别面临遮挡、光照、姿势变化等挑战,存在识别准确率低的问题,提出了一种新的深度学习网络模型用于人脸表情识别。以ResNet为基础网络,融合了瓶颈注意力机制及全局二阶池化层,其中瓶颈注意力机制专注于表情重要...
针对自然条件下人脸表情识别面临遮挡、光照、姿势变化等挑战,存在识别准确率低的问题,提出了一种新的深度学习网络模型用于人脸表情识别。以ResNet为基础网络,融合了瓶颈注意力机制及全局二阶池化层,其中瓶颈注意力机制专注于表情重要特征的提取,全局二阶池化层度量表情特征之间的相关性,在此基础上通过联合正则化策略,平衡和改善特征数据分布情况,提高表情识别准确率。所提方法在2个公开数据集FER2013和CK+进行了测试及验证,最高准确率分别达到了74.227%和95.8%,性能优于诸多现存的主流方法,表明所提模型具有较好的准确性和鲁棒性。
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关键词
表情识别
深度学习
瓶颈注意力机制
全局二阶池化层
联合正则
化
策略
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题名
基于注意力机制与特征相关性的人脸表情识别
被引量：
5
1
作者
兰凌强
刘淇缘
卢树华
机构
中国人民公安大学信息网络安全学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期147-155,共9页
基金
国家重点研发计划(2016YFC0801005)
中央高校基本科研业务经费项目(2019JKF225)
公共安全行为科学实验室开放课题(2020SYS16)。
文摘
针对自然条件下人脸表情识别面临遮挡、光照、姿势变化等挑战,存在识别准确率低的问题,提出了一种新的深度学习网络模型用于人脸表情识别。以ResNet为基础网络,融合了瓶颈注意力机制及全局二阶池化层,其中瓶颈注意力机制专注于表情重要特征的提取,全局二阶池化层度量表情特征之间的相关性,在此基础上通过联合正则化策略,平衡和改善特征数据分布情况,提高表情识别准确率。所提方法在2个公开数据集FER2013和CK+进行了测试及验证,最高准确率分别达到了74.227%和95.8%,性能优于诸多现存的主流方法,表明所提模型具有较好的准确性和鲁棒性。
关键词
表情识别
深度学习
瓶颈注意力机制
全局二阶池化层
联合正则
化
策略
Keywords
expression recognition
deep learning
bottleneck attention module
global second-order pooling layer
joint normalization strategies
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于注意力机制与特征相关性的人脸表情识别
兰凌强
刘淇缘
卢树华
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
5
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