【摘 要】
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传统的人脸表情识别方法主要针对六类基本人脸表情,但在现实场景下,存在更加丰富的由基本人脸表情组合而成的复合人脸表情,原先识别基本人脸表情的工作难以去识别复合人脸表情,并且复合人脸表情的数据集缺乏足够的训练数据.针对该问题,提出基于图卷积多标签学习的复合人脸表情识别方法.通过特征提取网络提取到人脸表情的全局特征和感兴趣区域的局部特征,使用基本和复合人脸表情之间的先验知识和数据驱动方式,构建出表情类别关系图,利用图卷积网络来学习到表情类别分类器,最后进行复合人脸表情识别.在RAF-DB和EmotioNet数据
【机 构】
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江苏大学 计算机科学与通信工程学院, 镇江 212013
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传统的人脸表情识别方法主要针对六类基本人脸表情,但在现实场景下,存在更加丰富的由基本人脸表情组合而成的复合人脸表情,原先识别基本人脸表情的工作难以去识别复合人脸表情,并且复合人脸表情的数据集缺乏足够的训练数据.针对该问题,提出基于图卷积多标签学习的复合人脸表情识别方法.通过特征提取网络提取到人脸表情的全局特征和感兴趣区域的局部特征,使用基本和复合人脸表情之间的先验知识和数据驱动方式,构建出表情类别关系图,利用图卷积网络来学习到表情类别分类器,最后进行复合人脸表情识别.在RAF-DB和EmotioNet数据集上的实验结果表明,与VGG19和ResNet50等方法相比,该方法可以使得复合人脸表情识别率取得约4％～5％的提升.
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