【摘 要】
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本文以提高人脸表情辨识的准确性为工作目标,对基于残差网络的人脸表情辨识算法展开深入研究。论文的重点研究内容包括:（1）针对传统卷积神经网络对图像特征通道关注度不足,进一步制约人脸表情辨别准确率的问题,本文以多层残差网络为基础,将一种通道注意力结构SENet（squeeze-and-excitation network）导入残差网络的残差块中,提出一类融合SENet通道注意力机制的改进残差网络SE-
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本文以提高人脸表情辨识的准确性为工作目标,对基于残差网络的人脸表情辨识算法展开深入研究。论文的重点研究内容包括:（1）针对传统卷积神经网络对图像特征通道关注度不足,进一步制约人脸表情辨别准确率的问题,本文以多层残差网络为基础,将一种通道注意力结构SENet（squeeze-and-excitation network）导入残差网络的残差块中,提出一类融合SENet通道注意力机制的改进残差网络SE-Res Net19用于面部表情分类。SENet加强对重要表情特征通道的关注度,并抑制干扰特征通道的信号,实现表情特征通道的重标定,从而提升表情特征提取和辨识能力。SE-Res Net19同时采取ELU激活函数替代原有的Re Lu激活函数,解决Re Lu带来的梯度消失问题,进一步增强网络的特征获取和分类能力。最后通过实验分析改进残差网络SE-Res Net19的有效性。（2）针对SENet全局表情特征捕获能力不足和全连接层设计复杂的问题,本文借鉴图像风格相关知识,对SENet进行改进,设计出一种基于图像风格的校准模块SCM（Style-based Calibration Module）。该模块引入风格池化替换SENet的单一均值池化,加强全局表情信息的捕获能力,使用单一全连接层取代SENet复杂的全连接层。SCM融合风格传递与通道注意力机制,应用风格池化从特征图的每个通道中提取图像风格信息,通过与通道无关的风格融合来估计每个通道的重新校准权重,将单个图像风格的相对重要性纳入特征图。随后本文以残差网络Res Net19为基础,将SCM模块引入残差模块中,提出一种结合SCM通道注意力机制的改进残差网络SCM-Res Net19用于表情识别任务。SCMRes Net19同时应用ELU激活函数取代原来的Re Lu激活函数以避免梯度消失,进一步加强特征网络的学习能力。最终设计实验证实改进残差网络SCMRes Net19在人脸表情辨识任务中的优越性。（3）本文设计了面部表情识别系统,系统用户界面由Python和Py Qt编写而成。系统调用训练好的改进残差网络进行表情识别,可用于实际场景。
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