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批量分组异构的残差人脸表情识别网络

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针对传统的卷积神经网络在表情特征提取阶段容易丢失信息的问题,提出一种批量分组异构的残差人脸表情识别网络.将原批量残差网络的32个并行通道分为三组进行不同的卷积操作,以获得多尺度特征.采用先进行组内特征融合再进行组间特征融合的方式避免信息混乱,提升网络的信息提取能力.通过识别实验,新网络在公开人脸表情数据集CK+、FER2013和JAFFE上的识别率相比基础的批量残差网络获得相当程度的提升,实现了更好的识别效果.
A Residual Facial Expression Recognition Network with Batch Grouping Heterogeneity

王均峰、桑海峰、范佳

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沈阳工业大学信息科学与工程学院,沈阳110870

人脸表情识别 残差网络 多尺度特征 特征融合

辽宁省教育厅科研项目沈阳工业大学国家级大学生创新创业训练计划

LJGD2020006202110142001

2022

10.3969/j.issn.1002-2279.2022.05.007

微处理机
中国电子科技集团公司第四十七研究所

微处理机

影响因子：0.183
ISSN：1002-2279
年,卷(期)：2022.43(5)
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