结合自注意力特征过滤分类器和双分支GAN的面部表情识别

摘要：

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.

关键词：面部表情识别、双分支生成对抗网络、自注意力特征过滤分类器、滑动模块

所属期刊栏目：35

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家社会科学基金;江西省自然科学基金;江西省自然科学基金;江西省教育厅人文社科重点项目;江西省科技创新基地计划省重点实验室项目;江西省03专项及5G项目;江西省主要学科学术;技术带头人培养计划领军人才项目

在线出版日期：2022-04-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：243-253