基于面部多个局部特征的人脸表情识别算法

摘要：

人脸面部表情通常来说可以显露出人的内心活动变化,目前现有的表情识别方法一般依靠面部的整体特征进行处理,没有考虑面部的一些局部特征,导致面部表情识别的准确度不理想.人的面部表情进行变化时,面部局部肌肉会随之变化,基于此,提出一种基于面部多个局部特征的人脸表情识别算法.本文首先对检测到的人脸进行面部分区,分为23个子区域,再将分好的区域输入到卷积神经网络中进行局部特征的提取.最终使用AM-softmax函数将表情分为中性、愤怒、厌恶、惊讶、高兴、悲伤和恐惧七类.评估实验在CK+和JAFFE数据集上对本文算法进行验证,得到的平均准确率分别是99.87％和96.72％,均超过S-Patches算法,该结果表明本文算法对表情识别性能有所提高.

关键词：表情识别、面部分区、卷积神经网络、AM-softmax函数

所属期刊栏目：12

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2022-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：144-149