摘要
鉴于现有人脸表情识别方法在表情识别过程中存在的诸多痛点,比如对有效特征提取不够、泛化能力不强、识别准确性不高等,提出了一种改进残差网络的人脸表情识别方法.首先,引入卷积注意力机制,对网络中间的特征图进行重构,强调重要特征,抑制一般特征;其次,使用激活函数PReLU替换ResNet中原有的ReLU,在提高模型拟合复杂数据能力的同时,避免出现在负值区域的梯度永远为0,进而导致模型训练时无法执行反向传播的问题;然后,在网络输出层的avgpool与fc之间加入Dropout抑制过拟合,以进一步增加网络模型的鲁棒性与泛化性;最后,在公开数据集CK+上的仿真实验结果表明,该方法的准确识别率达到96.12％.与现有多种经典算法,以及baseline算法即ResNet101相比,改进的网络模型具有更好的识别效果,证明了该方法的有效性与优异性.
基金项目
国家自然科学基金联合基金(U1936122)
武汉市应用基础前沿项目(2018010401011295)
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