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新型融合注意力机制的遮挡面部表情识别框架

A novel framework for occluded facial expression recognition by integrating attention mechanism

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现有基于深度学习的面部表情识别模型不能有效地应对面部遮挡部分的干扰,无法准确捕捉面部未遮挡部分的特征,会导致识别准确率降低.为此,提出一种新型融合注意力机制的遮挡面部表情识别框架FER-AM(facial expression recognition framework based on attention mechanism),应用局部特征网络提取面部表情的局部关键特征,设计全局特征网络学习整个面部表情中的互补信息,采用注意力机制处理面部遮挡部分如眼镜、口罩和围巾等.在RAF-DB、AffectNet、CK +(Cohn Kanade)及FED-RO数据集进行大量实验,结果表明:FER-AM的 7 种表情分类性能均优于基于深度学习的代表性人脸面部表情识别模型,识别准确率达到88.1%.

occluded facial expression recognitionfeature extractionfeature classificationdeep learningattention mechanism

张本文、高瑞玮、乔少杰

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四川民族学院 理工学院,四川 康定 626001

成都信息工程大学 软件工程学院,成都 610225

遮挡面部表情识别 特征提取 特征分类 深度学习 注意力机制

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2023

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.09.025

重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
年,卷(期)：2023.37(17)
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