【摘 要】
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人脸表情可以有效地表达人的情感,是一种可以最直观传递人情感状态的非语言信号。在计算机与人工智能快速发展的背景下,基于深度学习的人脸表情识别技术在计算机视觉领域中发展迅速,并在智慧康养、人机交互等领域取得了众多应用成果,逐渐成为学术界和工业界研究的热点。然而,以往基于传统深层网络的表情识别研究主要利用单一面部表情线索信息,当面部表情被遮挡、图像质量不高时,传统方法的性能往往较差。考虑在真实场景中,人
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人脸表情可以有效地表达人的情感,是一种可以最直观传递人情感状态的非语言信号。在计算机与人工智能快速发展的背景下,基于深度学习的人脸表情识别技术在计算机视觉领域中发展迅速,并在智慧康养、人机交互等领域取得了众多应用成果,逐渐成为学术界和工业界研究的热点。然而,以往基于传统深层网络的表情识别研究主要利用单一面部表情线索信息,当面部表情被遮挡、图像质量不高时,传统方法的性能往往较差。考虑在真实场景中,人所处的情境中也包含多种可用于情感判别的线索信息,由此可见,传统方法未充分利用情境中的线索。此外,在很长一段时间里,对人脸表情识别的研究所使用的数据集均为受控环境中采集的,虽然取得了很高的识别率,但在非受控环境下,其识别效果大大降低;与此同时,特征提取是表情识别过程中最为重要的一部分,网络模型的特征提取能力通常在很大程度上决定其性能的好坏。因此,设计一个可以提取更加全面而丰富的特征信息的网络模型是提高表情识别准确度的关键。针对上述问题,本文设计了一种具有双分支结构的深度学习模型,并将其命名为基于多线索融合的网络模型（Multi-cues Fusion Net,MCF-Net）。该模型主要由双流编码网络和自适应融合网络两部分组成。具体来说:1)针对人脸编码流分支,本文提出稀疏掩膜注意力学习（Sparse Mask Attention Learning,SMAL）模块,该模块可以根据输入图像自适应地生成相应稀疏性面部掩膜,能更加便捷、准确的提取丰富的关键性面部表情信息,在只有少量参数增加的情况下,提高了整体模型性能;同时,提出多尺度注意力（Multi-scale Attention,MSA）模块,该模块可以确保提取的细粒度特征子集在上下文中包含更加丰富的多尺度通道-空间交互信息。2)针对情境编码流分支,提出关系注意（Relational Attention,RA）模块,该模块可以通过捕捉人脸与情境中某些区域特征之间的相似性来构建二者之间的隐藏关系,从而提取到除脸部信息外的更加全面而丰富的情境信息,进一步提升整体模型性能。为了验证所提出的MCF-Net模型的有效性,本文在两个公开的大规模静态人脸表情图像数据集CAER-S和NCAERS上进行了相关实验,实验结果表明本文提出的MCF-Net模型能够取得较好的表情识别效果,性能总体优于基准（baseline）方法和当前一些其它主流的人脸表情识别方法。
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