批量分组异构的残差人脸表情识别网络

摘要：

针对传统的卷积神经网络在表情特征提取阶段容易丢失信息的问题,提出一种批量分组异构的残差人脸表情识别网络.将原批量残差网络的32个并行通道分为三组进行不同的卷积操作,以获得多尺度特征.采用先进行组内特征融合再进行组间特征融合的方式避免信息混乱,提升网络的信息提取能力.通过识别实验,新网络在公开人脸表情数据集CK+、FER2013和JAFFE上的识别率相比基础的批量残差网络获得相当程度的提升,实现了更好的识别效果.

关键词：人脸表情识别、残差网络、多尺度特征、特征融合

所属期刊栏目：43

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁省教育厅科学研究项目;沈阳工业大学国家级大学生创新创业训练计划项目

在线出版日期：2022-10-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：25-30