10.3778/j.issn.1673-9418.2104106
融合全局与局部特征的深度卷积神经网络算法
为进一步提高人脸表情识别的准确率,提出一种融合全局与局部特征的深度卷积神经网络算法(GL-DCNN).该算法由两个改进的卷积神经网络分支组成,全局分支和局部分支,分别用于提取全局特征和局部特征,对两个分支的特征进行加权融合,使用融合后的特征进行分类.首先,提取全局特征,全局分支基于迁移学习,使用改进的VGG19网络模型进行特征提取;其次,提取局部特征,局部分支采用中心对称局部二值模式(CSLBP)算法进行第一次特征提取,得到原始图像的局部纹理信息,将其输入到浅层卷积神经网络进行第二次特征提取,使其自动提取出与表情相关的局部特征;再次,采用两个级联的全连接层对两个分支的特征进行降维,为其分配不同权重,进行加权融合;最后,采用softmax分类器进行分类.实验在CK+和JAFFE数据集上进行验证,分类精度分别达95%以上和93%以上,对比其他五种算法,该算法总体表现较好,具有较好的识别效果和良好的鲁棒性,可为人脸表情识别提供有效依据.
表情识别、特征融合、卷积神经网络(CNN)、深度学习
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;黑龙江省自然科学基金;黑龙江省青年创新人才项目
2022-05-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
1146-1154