面向类内差距表情的深度学习识别

摘要：

目的 为解决真实环境中由类内差距引起的面部表情识别率低及室内外复杂环境对类内差距较大的面部表情识别难度大等问题,提出一种利用生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)识别面部表情的方法.方法 在GAN生成对抗的思想下,构建一种IC-GAN(intra-class gap GAN)网络结构,使用卷积组建编码器、解码器对自制混合表情图像进行更深层次的特征提取,使用基于动量的Adam(adaptive moment estimation)优化算法进行网络权重更新,重点针对真实环境面部表情识别过程中的类内差距较大的表情进行识别,使其更好地适应类内差异较大的任务.结果 基于Pytorch环境,在自制的面部表情数据集上进行训练,在面部表情验证集上进行测试,并与深度置信网络(deep belief network,DBN)和GoogLeNet网络进行对比实验,最终IC-GAN网络的识别结果比DBN网络和GoogLeNet网络分别提高11％和8.3％.结论 实验验证了IC-GAN在类内差距较大的面部表情识别中的精度,降低了面部表情在类内差距较大情况下的误识率,提高了系统鲁棒性,为面部表情的生成工作打下了坚实的基础.

关键词：深度学习、生成对抗网络、IC-GAN(intra-class gap GAN)、面部表情识别

所属期刊栏目：25

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家重点研发项目;辽宁省自然科学基金项目;辽宁省教育厅基本科研项目

在线出版日期：2020-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：679-687