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结合改进VGGNet和Focal Loss的人脸表情识别
被引量：
31
1
作者
崔子越
皮家甜
+6 位作者
陈勇
杨杰之
鲜焱
吴至友
赵立军
曾绍华
吕佳
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第19期171-178,共8页
针对目前表情识别准确率偏低,表情数据集中类别样本类间差异小、类内差异大以及误标注样本产生的误分类等问题,提出了一种结合改进VGGNet和Focal Loss的人脸表情识别算法。在迁移学习的基础上,通过设计新的输出模块对VGGNet模型进行改进...
针对目前表情识别准确率偏低,表情数据集中类别样本类间差异小、类内差异大以及误标注样本产生的误分类等问题,提出了一种结合改进VGGNet和Focal Loss的人脸表情识别算法。在迁移学习的基础上,通过设计新的输出模块对VGGNet模型进行改进,提升了模型的特征提取能力,能够较好地避免过拟合现象;通过设置概率阈值对Focal Loss进行改进,避免误标注样本对模型分类性能产生影响。实验结果表明,该模型在CK+、JAFFE以及FER2013数据集上的识别准确率分别达到了99.68%、97.61%和72.49%,在实际应用中泛化能力突出。
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关键词
表情识别
深度学习
迁移学习
FocalLoss
卷积神经网络
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职称材料
基于多模态特征融合的轻量级人脸活体检测方法
被引量：
7
2
作者
皮家甜
杨杰之
+5 位作者
杨琳希
彭明杰
邓雄
赵立军
唐万梅
吴至友
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第12期3658-3665,共8页
人脸活体检测是人脸识别过程中的一个重要环节,对于身份验证的安全性尤为重要。针对人脸识别过程存在照片、视频、面具、头套、头模等欺骗手段,通过Intel Realsense相机采集人脸RGB图和深度图信息,并在MobileNetV3的基础上提出了特征融...
人脸活体检测是人脸识别过程中的一个重要环节,对于身份验证的安全性尤为重要。针对人脸识别过程存在照片、视频、面具、头套、头模等欺骗手段,通过Intel Realsense相机采集人脸RGB图和深度图信息,并在MobileNetV3的基础上提出了特征融合的轻量级活体检测网络,将深度图与RGB图的特征融合起来并且进行端到端的训练。而为了解决深度学习中参数量较大以及网络尾部对于权重区域的区分的问题,提出在网络尾部采用Streaming Module以减少网络参数量并且对权重区域进行区分。在CASIA-SURF数据集以及所制作的CQNU-LN数据集上进行仿真实验,结果表明所提方法在两个数据集上均于TPR@FPR=10E-4的级别上达到了95%的精度,相较对比方法中精度最高的ShuffleNet分别提高了0.1%和0.05%;在所制作的CQNU-3Dmask数据集上,所提方法于TPR@FPR=10E-4的级别达到了95.2%的精度,比仅训练RGB图或仅训练深度图的方法分别提升了0.9%和6.5%,并且,模型的参数文件的大小仅为1.8 MB,每秒浮点数运算量(FLOPs)仅为1.5×10^6。该方法能够在实际应用中对提取到的人脸进行准确的实时检测。
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关键词
计算机视觉
卷积神经网络
人脸活体检测
多模态特征融合
轻量级网络
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职称材料
基于深度学习和特征融合的人脸活体检测算法
被引量：
10
3
作者
邓雄
王洪春
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第4期1009-1015,共7页
针对目前基于深度学习的活体检测算法大都基于大型卷积神经网络的问题,提出一种基于轻量级网络MobileNetV2和特征融合的活体检测算法。首先,以改进的MobileNetV2为基础网络分别从RGB、HSV、LBP图中提取特征;然后,将得到的特征图堆叠在...
针对目前基于深度学习的活体检测算法大都基于大型卷积神经网络的问题,提出一种基于轻量级网络MobileNetV2和特征融合的活体检测算法。首先,以改进的MobileNetV2为基础网络分别从RGB、HSV、LBP图中提取特征;然后,将得到的特征图堆叠在一起以进行特征层的融合;最后,从融合后的特征图中继续提取特征,并利用Softmax层作出真假人脸的判断。仿真结果显示,所提算法在NUAA数据集上的等错误率(EER)为0.02%,在Siw数据集上的ACER(Average Classification Error Rate)为0.75%,而且测试单张图像仅用时6 ms。实验结果表明:融合不同的信息可以获得更低的错误率,改进的轻量化网络保证了算法的高效性并满足实时性需求。
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关键词
人脸活体检测
特征融合
MobileNetV2
轻量化网络
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职称材料
题名
结合改进VGGNet和Focal Loss的人脸表情识别
被引量：
31
1
作者
崔子越
皮家甜
陈勇
杨杰之
鲜焱
吴至友
赵立军
曾绍华
吕佳
机构
重庆师范大学
计算机与信息科学学院
重庆市
数字农业服务工程技术研究中心(
重庆师范大学
)
智慧
金融与大
数据
分析
重庆市
重点
实验室
(
重庆师范大学
)
重庆师范大学
数学科学学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第19期171-178,共8页
基金
国家自然科学基金(11971083)
重庆市教委科技项目青年项目(KJQN201800521)
+1 种基金
重庆市基础研究与前沿探索项目(cstc2018jcyjAX0470)
重庆师范大学2019年研究生科研创新项目(YKC19016)。
文摘
针对目前表情识别准确率偏低,表情数据集中类别样本类间差异小、类内差异大以及误标注样本产生的误分类等问题,提出了一种结合改进VGGNet和Focal Loss的人脸表情识别算法。在迁移学习的基础上,通过设计新的输出模块对VGGNet模型进行改进,提升了模型的特征提取能力,能够较好地避免过拟合现象;通过设置概率阈值对Focal Loss进行改进,避免误标注样本对模型分类性能产生影响。实验结果表明,该模型在CK+、JAFFE以及FER2013数据集上的识别准确率分别达到了99.68%、97.61%和72.49%,在实际应用中泛化能力突出。
关键词
表情识别
深度学习
迁移学习
FocalLoss
卷积神经网络
Keywords
expression recognition
deep learning
transfer learning
Focal Loss
convolutional neural network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于多模态特征融合的轻量级人脸活体检测方法
被引量：
7
2
作者
皮家甜
杨杰之
杨琳希
彭明杰
邓雄
赵立军
唐万梅
吴至友
机构
重庆师范大学
计算机与信息科学学院
重庆市
数字农业服务工程技术研究中心(
重庆师范大学
)
智慧
金融与大
数据
分析
重庆市
重点
实验室
(
重庆师范大学
)
重庆师范大学
数学科学学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第12期3658-3665,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(11971083)
重庆市教委科技项目青年项目(KJQN201800521)
+1 种基金
重庆市基础研究与前沿探索项目(cstc2018jcyjAX0470)
重庆师范大学2019年研究生科研创新项目(YKC19014)。
文摘
人脸活体检测是人脸识别过程中的一个重要环节,对于身份验证的安全性尤为重要。针对人脸识别过程存在照片、视频、面具、头套、头模等欺骗手段,通过Intel Realsense相机采集人脸RGB图和深度图信息,并在MobileNetV3的基础上提出了特征融合的轻量级活体检测网络,将深度图与RGB图的特征融合起来并且进行端到端的训练。而为了解决深度学习中参数量较大以及网络尾部对于权重区域的区分的问题,提出在网络尾部采用Streaming Module以减少网络参数量并且对权重区域进行区分。在CASIA-SURF数据集以及所制作的CQNU-LN数据集上进行仿真实验,结果表明所提方法在两个数据集上均于TPR@FPR=10E-4的级别上达到了95%的精度,相较对比方法中精度最高的ShuffleNet分别提高了0.1%和0.05%;在所制作的CQNU-3Dmask数据集上,所提方法于TPR@FPR=10E-4的级别达到了95.2%的精度,比仅训练RGB图或仅训练深度图的方法分别提升了0.9%和6.5%,并且,模型的参数文件的大小仅为1.8 MB,每秒浮点数运算量(FLOPs)仅为1.5×10^6。该方法能够在实际应用中对提取到的人脸进行准确的实时检测。
关键词
计算机视觉
卷积神经网络
人脸活体检测
多模态特征融合
轻量级网络
Keywords
computer vision
convolutional neural network
face liveness detection
multi-modal feature fusion
lightweight network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于深度学习和特征融合的人脸活体检测算法
被引量：
10
3
作者
邓雄
王洪春
机构
重庆师范大学
数学科学学院
智慧
金融与大
数据
分析
重庆市
重点
实验室
(
重庆师范大学
)
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第4期1009-1015,共7页
文摘
针对目前基于深度学习的活体检测算法大都基于大型卷积神经网络的问题,提出一种基于轻量级网络MobileNetV2和特征融合的活体检测算法。首先,以改进的MobileNetV2为基础网络分别从RGB、HSV、LBP图中提取特征;然后,将得到的特征图堆叠在一起以进行特征层的融合;最后,从融合后的特征图中继续提取特征,并利用Softmax层作出真假人脸的判断。仿真结果显示,所提算法在NUAA数据集上的等错误率(EER)为0.02%,在Siw数据集上的ACER(Average Classification Error Rate)为0.75%,而且测试单张图像仅用时6 ms。实验结果表明:融合不同的信息可以获得更低的错误率,改进的轻量化网络保证了算法的高效性并满足实时性需求。
关键词
人脸活体检测
特征融合
MobileNetV2
轻量化网络
Keywords
face liveness detection
feature fusion
MobileNetV2
lightweight network
分类号
TP37 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合改进VGGNet和Focal Loss的人脸表情识别
崔子越
皮家甜
陈勇
杨杰之
鲜焱
吴至友
赵立军
曾绍华
吕佳
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021
31
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职称材料
2
基于多模态特征融合的轻量级人脸活体检测方法
皮家甜
杨杰之
杨琳希
彭明杰
邓雄
赵立军
唐万梅
吴至友
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于深度学习和特征融合的人脸活体检测算法
邓雄
王洪春
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020
10
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职称材料
已选择
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