【摘 要】
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人脸表情识别(Facial Expression Recognition),通常简称FER,是人脸识别领域的一个重要分支,它同时也是一个涉及到心理学、生物学、计算机科学等多学科的交叉研究领域。虽然目前已经有很多基于深度网络框架的FER算法,但是识别准确率和实际应用效果却并不理想,主要存在以下三个问题:1)现有公开的FER数据集质量并不高,要么是标注细致但有效数据量很少,要么数据量庞大但图像质量和标
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人脸表情识别(Facial Expression Recognition),通常简称FER,是人脸识别领域的一个重要分支,它同时也是一个涉及到心理学、生物学、计算机科学等多学科的交叉研究领域。虽然目前已经有很多基于深度网络框架的FER算法,但是识别准确率和实际应用效果却并不理想,主要存在以下三个问题:1)现有公开的FER数据集质量并不高,要么是标注细致但有效数据量很少,要么数据量庞大但图像质量和标注信息没有保障;2)各类FER数据集标准参差不齐,算法改进往往只是在某一个数据集上有效,不利于科研工作者的平行研究和对比;3)很多FER算法还停留在研究阶段,没有关注到真实场景下的人脸图像与自然场景中的差异,实际应用效果会大大折扣。本文旨在综合整理现有的FER数据集,借助数据清洗相关技术,在保证人脸图像质量和标注信息准确度的基础上,尽量提升数据集图像的总数量,得到新的大规模混合人脸表情识别数据集(Large-scale Hybrid Facial Expression Recognition,LHFER)。同时考虑到表情类别数量不平衡和人脸图像分辨率差异较大等问题,挑选制作多个子数据集,以便更好地适应实际应用场景中的各类复杂情形。针对我们的数据集LHFER,本文提出一种改进的协方差池化方法来进行人脸表情识别,各种基准和先进的FER算法也被复现和再训练,以说明提出的算法的有效性。此外,基于LHFER训练的算法将在真实的课堂场景下验证其泛化性和鲁棒性。最后,系统设计与应用实现将会展示本文设计的基于LHFER的自适应FER算法的可用性。
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