【摘 要】
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现有面部表情识别方法提取表情特征时通常容易与其它面部属性混合,不利于面部表情的识别.对此,文中提出结合自注意力特征过滤分类器和双分支生成对抗网络的面部表情识别方法.首先,使用双分支生成对抗网络学习辨别性的表情表示,提出自注意力特征过滤分类器作为表情的分类模块.使用级联的LayerNorm和ReLU将低激活单元归零并保留高激活单元,生成多级特征.使用自注意力融合输出多级特征的预测结果,在一定程度上消除噪声对识别结果的影响.然后,提出基于滑动模块的双重图像一致性损失监督模型,学习具有辨别性的表情表示,使用滑动
【机 构】
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江西师范大学 计算机信息工程学院 南昌330022;江西省科学技术厅 江西省智能教育重点实验室 南昌330022;江西师范大学 计算机信息工程学院 南昌330022
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现有面部表情识别方法提取表情特征时通常容易与其它面部属性混合,不利于面部表情的识别.对此,文中提出结合自注意力特征过滤分类器和双分支生成对抗网络的面部表情识别方法.首先,使用双分支生成对抗网络学习辨别性的表情表示,提出自注意力特征过滤分类器作为表情的分类模块.使用级联的LayerNorm和ReLU将低激活单元归零并保留高激活单元,生成多级特征.使用自注意力融合输出多级特征的预测结果,在一定程度上消除噪声对识别结果的影响.然后,提出基于滑动模块的双重图像一致性损失监督模型,学习具有辨别性的表情表示,使用滑动窗口计算重构损失,关注细节信息.最后,在CK+、RAF-DB、TFEID、BAUM-2i数据集上的实验表明文中方法识别效果较优.
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