基于多层交叉注意力融合网络模型的人脸图像情感分析

摘要：

目前大多数人脸图像情感分析方法只单方面关注图像整体或局部来构建视觉情感特征表示,忽略了二者在情感表达上的协同作用.针对此问题,提出了一种多层交叉注意力融合网络情感分析方法.该方法首先利用特征相关性分析实现最大化类的可分性;其次通过多层交叉注意力网络中的多个不重叠的注意力区域来提取整体和局部的信息;然后将整体与局部提取的注意力图进行融合,来共同训练图像情感分类器并进行情感分析.实验结果表明,提出的方法在真实数据集RAFDB上的情感分类准确率达到了88.53％,优于现有其他方法,验证了该方法的有效性与优越性.

关键词：多层交叉注意力、特征相关性分析、整体-局部、注意力图融合、情感分析

所属期刊栏目：23

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;云南民族大学研究生创新基金项目

在线出版日期：2023-03-23（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：1152-1159