【摘 要】
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为实现表情准确且快速的识别,提出一种自适应重加权池化深度多任务学习(DMTL)的表情识别.设计孪生神经网络,通过自适应重加权模块动态调整缩放概率参数,得到具有不同置信度的类别标签信息.改进自适应池化方法,根据样本及训练过程变化情况选取合适参数,提高特征提取的灵活性.结合类别标签信息和样本局部空间分布信息,利用改进型判别式DMTL进行人脸表情识别.基于CK+、MMI和FER2013数据集对所提方法进行实验论证,实验结果表明,其识别率在3个数据集上的识别率分别是95.2％、84.1％和73.6％,执行时间为0
【机 构】
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山西大学 物理电子工程学院,山西 太原 030006;国网山西省电力公司检修分公司,山西 太原 030000
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为实现表情准确且快速的识别,提出一种自适应重加权池化深度多任务学习(DMTL)的表情识别.设计孪生神经网络,通过自适应重加权模块动态调整缩放概率参数,得到具有不同置信度的类别标签信息.改进自适应池化方法,根据样本及训练过程变化情况选取合适参数,提高特征提取的灵活性.结合类别标签信息和样本局部空间分布信息,利用改进型判别式DMTL进行人脸表情识别.基于CK+、MMI和FER2013数据集对所提方法进行实验论证,实验结果表明,其识别率在3个数据集上的识别率分别是95.2％、84.1％和73.6％,执行时间为0.082 s,均优于其它对比方法.
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