无人驾驶中基于ResNet深度模型的人脸微表情识别算法

摘要：

为解决由于人脸微表情存在局部特征少、不同情绪差异性小等特点而带来的特征提取难度大、表情识别率低等问题,以进一步提高人脸微表情识别精度,提出一种基于ResNet深度模型的人脸微表情识别算法.算法针对无人驾驶中的行人人脸表情识别场合,主要包括数据预处理及模型构建,在保证数据集统一性的同时,能够有效提高微表情的识别率.使用FER2013数据集对ResNet-50模型进行实际验证,并与ResNet-18的表现加以对比.本算法在实验中获得98.7％的准确率,优于ResNet-18,充分验证算法模型的有效性.

关键词：ResNet模型、微表情、人脸识别、无人驾驶

所属期刊栏目：44

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省科技创新战略专项资金项目;广州市基础研究计划基础与应用基础研究项目;广东省普通高校重点科研平台和项目

在线出版日期：2023-03-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：36-39