【摘 要】
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近年来,随着信息时代的发展,人脸表情识别已经成为了计算机视觉领域的一个重要课题,广泛地应用在人机交互、医疗辅助、在线教育、安全驾驶等领域中。针对目前人脸表情识别存在的一些挑战性问题,本文结合深度神经网络,从特征提取、数据库的局限性、卷积神经网络优化、损失函数的改进等多方面展开研究,主要工作内容如下:（1）考虑到单一特征不足以表征人脸信息,本文提出了一种基于局部二进制模式（LBP）和梯度特征的双通道
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近年来,随着信息时代的发展,人脸表情识别已经成为了计算机视觉领域的一个重要课题,广泛地应用在人机交互、医疗辅助、在线教育、安全驾驶等领域中。针对目前人脸表情识别存在的一些挑战性问题,本文结合深度神经网络,从特征提取、数据库的局限性、卷积神经网络优化、损失函数的改进等多方面展开研究,主要工作内容如下:（1）考虑到单一特征不足以表征人脸信息,本文提出了一种基于局部二进制模式（LBP）和梯度特征的双通道卷积神经网络的表情识别算法。首先对图像进行预处理并生成对应的LBP图像和梯度图像。然后将其输入到两个单独改进后的Inception-Res Net-V2网络中。通道1输入LBP图像以提取人脸纹理信息并捕捉面部的细微动作;通道2输入梯度图像以提取人脸结构和边缘特征,两种特征相互补充,以更高效全面的对人脸特征进行表征。最后,将它们加权融合在一起,使用Softmax进行分类。我们在CK+、JAFFE、FER2013、Oulu-CASIA和自收集的NCUFE数据集进行了大量的实验分析与验证,结果证明了我们的模型更具有竞争力。（2）针对深度信息具有姿态和光照不变性。本文使用Kinect V2传感器收集并标注了一个全新的RGB-D人脸表情图像数据库。同时针对目前大多数卷积神经网络结构复杂、层数过深导致的效率问题。我们提出了基于注意力机制的轻量化卷积神经网络（Efficient Net-B0）用于RGB-D数据库的表情识别。该网络通过使用复合模型扩张的方法来均匀地缩放深度、宽度、分辨率,实现了模型的轻量化并提升整体性能。此外,我们还联合Softmax和Island函数重新设计了网络的损失函数,进一步提升特征的判别效果。我们在自收集的RGB-D表情数据库进行了大量的实验与分析,结果证明了我们网络的有效性。
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