新型融合注意力机制的遮挡面部表情识别框架

来源 :重庆理工大学学报(自然科学) | 被引量 : 0次 | 上传用户:zcxwlh
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传统的面部表情识别技术极大地依赖于手工制定的特征提取规则,基于深度学习的面部表情识别技术能够自动进行特征提取、特征选择和特征分类。但是,对于具有遮挡部分的人脸面部,现有基于深度学习的面部表情识别模型不能有效地应对面部遮挡部分的干扰,无法准确捕捉面部未遮挡部分的特征,进而导致识别准确率降低。针对上述问题,提出了一种新型融合注意力机制的遮挡面部表情识别框架FER-AM(facial expression recognition framework based on attention mechanism),应用局部特征网络提取面部表情的局部关键特征,设计全局特征网络学习到整个面部中的互补信息,采用注意力机制能够有效地处理面部遮挡部分如眼镜、口罩和围巾等。在RAF-DB、AffectNet、CK+(Cohn Kanade)及FED-RO数据集进行了大量实验,结果表明:FER-AM的7种表情分类性能均优于基于深度学习的代表性人脸面部表情识别模型,识别准确率达到88.1%。
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