-
题名利用改进型GAN网络的面部表情识别
被引量：4
- 1
-
-
作者
程学军
王建平
邢萧飞
-
机构
河南工业大学漯河工学院信息工程学院
河南科技学院信息工程学院
广州大学计算机科学与网络工程学院
-
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第8期2294-2302,共9页
-
基金
河南省科技攻关计划基金项目(222102110011、222102320181、212102210422)
河南省高等学校重点科研基金项目(20A520002)
河南省高等学校青年骨干教师培养计划基金项目(2019GGJS172)。
-
文摘
现有方法识别精度受到大量与表情识别无关特征的影响,提出一种利用改进型GAN网络的面部表情识别。采用非对称局部二值模式提取特征;设计特征分离模型的改进Exchange-GAN网络,通过部分特征交换和约束实现表情相关特征和表情无关特征的分离,经过GAN分析实现面部表情识别;改进判别器与特征提取器间的对抗训练和内容训练,提高特征提取能力和面部表情识别的准确率。在3种数据集上对所提方法进行实验论证,其结果表明,该方法能够实现快速收敛,以FER2013数据集为例,其识别准确率较其它对比方法,分别提高了5.85%、4.13%和3.68%,具有较高的鲁棒性。
-
关键词
非对称LBP
改进Exchange-GAN网络
面部表情识别
特征分离
对抗训练
中心损失
-
Keywords
asymmetric LBP
improved Exchange-GAN network
facial expression recognition
feature separation
confrontation training
center loss
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名利用改进型VGG标签学习的表情识别方法
被引量：6
- 2
-
-
作者
程学军
邢萧飞
-
机构
河南工业大学漯河工学院信息工程学院
广州大学计算机科学与网络工程学院
-
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第4期1134-1144,共11页
-
基金
河南省科技攻关计划基金项目(222102110011)
国家自然科学基金河南省联合基金项目(U1604149)
河南省教育厅自然科学基金项目(19A520006)。
-
文摘
针对图像表情判别精度低下的问题,提出一种基于改进型VGG-16网络的人脸表情识别方法。为解决传统方法存在像素特征分布不均的问题,采用基于改进的高斯混合模型进行图像特征数据的有效提取;基于改进的VGG-16深度神经网络,增强人脸表情识别的训练样本,实现对采集的图像数据多表情多场景精准区分。基于通用数据集及自采集数据集进行仿真实验,验证所提方法在表情识别的准确度和速度方面都展现出一定优势,尤其在黑暗条件下识别准确率可达90%左右。
-
关键词
表情识别
VGG-16网络模型
高斯混合模型
相关情绪标签分布学习
正则化学习
红外图像
-
Keywords
expression recognition
VGG-16 network model
Gaussian mixture model
correlation emotion label distribution learning
regularization learning
infrared image
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
