【摘 要】
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随着人工智能技术的发展,人脸识别的应用场合越来越多。然而人脸识别领域的人脸属性识别、人脸表情识别和微表情检测这三个任务都还存在难点。人脸属性的分布位置不一,需要同时识别的属性数目多,属性识别的准确率较低。人脸表情丰富多样,对各种各样的表情进行正确识别比较困难。用于微表情研究的特征表示仍然欠佳,影响微表情检测的性能。因此本文对这三个任务进行了研究。论文的主要工作有:1.搭建了一个多任务卷积神经网络对
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随着人工智能技术的发展,人脸识别的应用场合越来越多。然而人脸识别领域的人脸属性识别、人脸表情识别和微表情检测这三个任务都还存在难点。人脸属性的分布位置不一,需要同时识别的属性数目多,属性识别的准确率较低。人脸表情丰富多样,对各种各样的表情进行正确识别比较困难。用于微表情研究的特征表示仍然欠佳,影响微表情检测的性能。因此本文对这三个任务进行了研究。论文的主要工作有:1.搭建了一个多任务卷积神经网络对人脸属性进行分组识别,充分利用了属性的位置信息,同时提出带权重的损失惩罚机制对该网络在CelebA和LFWA数据集上进行训练学习,解决了属性正负样本不均衡和属性之间识别难易程度不一的问题,并设计了自适应阈值学习算法提高了人脸属性识别的性能。2.基于卷积神经网络对人脸表情识别网络的各个模块进行了设计,并在多类别表情识别的LSEMSW数据集、基本表情识别的JAFFE数据集和CK+数据集上,根据表情识别数据集的多种划分方式,对该网络进行了训练和实验分析。3.改进了微表情研究中的传统图像特征表示,针对局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)特征和主方向平均光流(Main Directional Mean Optical Flow,MDMO)特征,提出了根据人脸肌肉结构划分的感兴趣区域(Region of Interest,ROI)和密集采样机制的特征提取方法,在LBP特征的提取上还引入了Gabor滤波的预处理。4.构建了均衡的二值标签微表情图像数据集并训练了微表情二分类网络,提取了用于微表情检测的深度学习特征,并分析对比了在SMIC-NIR、SMIC-VIS和SMIC-HS数据集上传统图像特征、深度学习特征以及组合特征在微表情检测中的性能。
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