【摘 要】
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视频人脸表情识别在无人驾驶、智慧医疗等多领域都有广泛应用.针对视频单帧特征提取存在信息损失的问题,提出单帧增强卷积网络,该网络采用浅层特征与深层特征融合实现特征增强,其中浅层特征为CNN中间层外延卷积模块实现浅层特征提取,深层特征为CNN网络最后一层融合空洞卷积和基于通道间注意力机制,实现特征通道重定位和强弱信息结合.又由于视频相邻帧存在相关性,提出多帧增强卷积网络,其采用帧间注意力机制,根据视频帧之间的相关性给视频帧打分从而得到视频的关键帧,继而实现多帧特征增强.最后对设计的模型在AFEW数据集、CK+
【机 构】
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南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏南京210003;南京工程学院信息与通信工程学院,江苏南京211167
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视频人脸表情识别在无人驾驶、智慧医疗等多领域都有广泛应用.针对视频单帧特征提取存在信息损失的问题,提出单帧增强卷积网络,该网络采用浅层特征与深层特征融合实现特征增强,其中浅层特征为CNN中间层外延卷积模块实现浅层特征提取,深层特征为CNN网络最后一层融合空洞卷积和基于通道间注意力机制,实现特征通道重定位和强弱信息结合.又由于视频相邻帧存在相关性,提出多帧增强卷积网络,其采用帧间注意力机制,根据视频帧之间的相关性给视频帧打分从而得到视频的关键帧,继而实现多帧特征增强.最后对设计的模型在AFEW数据集、CK+数据集、SFEW数据集、FER数据集上进行验证,其中AFEW数据集上对视频表情识别的准确率从40.00％提升到45.19％,F1分数从0.31提升到0.3937.该网络模型不仅能应用于静态图像,而且能应用于动态视频,同时也能提高表情识别准确率,降低误差,从而提升识别效率.
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