【摘 要】
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人脸表情识别是模式识别领域中一个重要的研究方向.传统的机器学习方法受限于需要手动提取特征,该方式会导致识别结果的泛化能力不足,且稳定性较差.针对该限制,设计了一种基于深度学习的人脸表情识别算法,该算法通过卷积神经网络提取特征,然后经过全局空间注意力模块对特征分配权重,增强并融合重要特征、抑制边缘特征,从而提升网络分类的准确性.通过在FER2013人脸表情数据集上的实验,验证了该算法的合理性与有效性,最高达到了1.014％的准确度提升.最后,将算法应用于真实场景下的人脸表情识别,同样能拥有较高的识别精度,验
【机 构】
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上海大学通信与信息工程学院,上海 200444
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人脸表情识别是模式识别领域中一个重要的研究方向.传统的机器学习方法受限于需要手动提取特征,该方式会导致识别结果的泛化能力不足,且稳定性较差.针对该限制,设计了一种基于深度学习的人脸表情识别算法,该算法通过卷积神经网络提取特征,然后经过全局空间注意力模块对特征分配权重,增强并融合重要特征、抑制边缘特征,从而提升网络分类的准确性.通过在FER2013人脸表情数据集上的实验,验证了该算法的合理性与有效性,最高达到了1.014％的准确度提升.最后,将算法应用于真实场景下的人脸表情识别,同样能拥有较高的识别精度,验证了该算法在真实环境下的有效性.
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