【摘 要】
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为解决人脸表情识别时存在的参数量大、速度低和表情区域特征表示力不足的问题,提出一种基于深度二值卷积网络的人脸表情识别方法.首先设计一个二值卷积与传统卷积并行运算的轻量化网络模型BRNet,以降低网络模型参数的复杂度,从而提升识别的速度;然后构建一个动态半径策略提取表情二值特征,并形成表情区域注意权重,实现表情局部特征与人脸全局特征的有效融合;最后设计交叉熵和L2损失,快速实现了表情图像的准确分类.实验结果表明,所提方法在常用的CK+和Oulu-CASIA表情库上的平均识别率分别达到99.25％和93.85
【机 构】
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重庆邮电大学软件工程学院 重庆 400065;重庆邮电大学图像认知重庆市重点实验室 重庆 400065;三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室 宜昌 443002;重庆邮电大学软件工程学院 重庆
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为解决人脸表情识别时存在的参数量大、速度低和表情区域特征表示力不足的问题,提出一种基于深度二值卷积网络的人脸表情识别方法.首先设计一个二值卷积与传统卷积并行运算的轻量化网络模型BRNet,以降低网络模型参数的复杂度,从而提升识别的速度;然后构建一个动态半径策略提取表情二值特征,并形成表情区域注意权重,实现表情局部特征与人脸全局特征的有效融合;最后设计交叉熵和L2损失,快速实现了表情图像的准确分类.实验结果表明,所提方法在常用的CK+和Oulu-CASIA表情库上的平均识别率分别达到99.25％和93.85％,皆优于同类轻量级卷积网络;网络参数量和计算量为5.0×105 B和2.1×106 B,而EfficientFace模型的计算量约为该方法的77倍,证明了所提方法在表情识别中的有效性和轻量性.
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基于光学相干断层扫描(optical coherence tomography,OCT)的指纹防伪主要依赖汗孔、皮下汗腺和内部指纹等信息的精确提取,且具有一定的防伪信息冗余.针对这一现状,提出了一种基于注意力残差网络的OCT指纹防伪方法,仅使用少量信息便可做到对指纹的真伪识别.首先在残差网络的基础上,通过注意力模块与长短跳跃连接,构建注意力残差网络,使网络注意力更好地集中在皮下组织信息上;其次对待判别手指体数据进行随机采样,提取局部特征小块;最后通过注意力残差网络对局部特征小块进行分类,实现手指的真伪识别
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