【摘 要】
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面部表情识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向,在人机交互、视频监控、智能教育等方面存在广泛应用。深度卷积网络提取的表情特征易受背景、个体身份等因素影响,其与无用
【机 构】
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天津大学电气自动化与信息工程学院;
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面部表情识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向,在人机交互、视频监控、智能教育等方面存在广泛应用。深度卷积网络提取的表情特征易受背景、个体身份等因素影响,其与无用特征混合在一起对表情识别造成干扰。针对此问题,本文提出了一种基于注意力模型的面部表情识别算法,该方法基于一个轻量级的卷积神经网络以避免过拟合,通过通道和空间注意力模型对特征图元素进行加强或抑制,应用残差学习单元使注意力模型学习到更丰富的特征并获得更好的梯度流。此外,本文还提出了一种面部表情关键区域截取方案,以解决非表情区域的噪声干扰问题。本文方法在两个常用的表情数据集CK+和MMI上进行了验证,实验结果证明了该方法的优越性。
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