结合关键点与权重分配残差网络的表情识别

摘要：

现有人脸表情识别算法易受图像背景、非表情内容等无关因素的影响.此外,部分人脸表情(例如害怕、生气、伤心等表情)的类间差异较小也制约着算法的性能.针对上述两个问题,提出了一种融合面部关键点和权重分配残差网络的表情识别算法.通过面部关键点获取最大的表情范围以消除图像背景和非表情内容的干扰,将预处理后的表情图像作为深度残差网络的输入,引入权重分配机制从通道和空间维度上进行注意权重推断,实现不同区域的权重分配,进而引导深度残差网络学习对表情具有鉴别力的局部特征.该算法分别在FER2013和CK+表情数据集上达到了74.14％和98.99％的识别准确率,有效改善了生气、伤心、害怕等类间差异较小的表情识别准确率.

关键词：面部关键点、权重分配、残差网络、表情识别

所属期刊栏目：58

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：上海市自然科学基金;上海市科委重点项目

在线出版日期：2022-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：181-188