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基于轻量卷积网络多层特征融合的人脸表情识别
被引量:
14
1
作者
申毫
孟庆浩
刘胤伯
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2021年第6期140-147,共8页
基于深度学习的表情识别方法存在参数量大、实时性差等问题,针对此问题,提出一种基于轻量卷积网络的多层特征融合的人脸表情识别方法。首先使用改进的倒置残差网络为基本单元搭建轻量卷积网络模型,然后采用池化、1×1卷积、全局平...
基于深度学习的表情识别方法存在参数量大、实时性差等问题,针对此问题,提出一种基于轻量卷积网络的多层特征融合的人脸表情识别方法。首先使用改进的倒置残差网络为基本单元搭建轻量卷积网络模型,然后采用池化、1×1卷积、全局平均池化法筛选卷积网络中的浅层特征,并对这些筛选的浅层特征与深层特征进行融合用于表情识别。在两个常用的真实表情数据集RAF-DB和AffectNet上对所提方法进行测试,识别准确率分别达85.49%和57.70%,且模型参数量仅有0.2×10^(6)。
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关键词
图像处理
表情识别
卷积神经网络
浅层特征
深层特征
多层特征融合
原文传递
题名
基于轻量卷积网络多层特征融合的人脸表情识别
被引量:
14
1
作者
申毫
孟庆浩
刘胤伯
机构
天津大学电气自动化与信息工程学院
天津大学机器人与自主系统研究所
天津市过程检测与控制重点实验室
出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2021年第6期140-147,共8页
基金
国家重点研发计划(2017YFC0306200)
国家自然科学基金(61573253)。
文摘
基于深度学习的表情识别方法存在参数量大、实时性差等问题,针对此问题,提出一种基于轻量卷积网络的多层特征融合的人脸表情识别方法。首先使用改进的倒置残差网络为基本单元搭建轻量卷积网络模型,然后采用池化、1×1卷积、全局平均池化法筛选卷积网络中的浅层特征,并对这些筛选的浅层特征与深层特征进行融合用于表情识别。在两个常用的真实表情数据集RAF-DB和AffectNet上对所提方法进行测试,识别准确率分别达85.49%和57.70%,且模型参数量仅有0.2×10^(6)。
关键词
图像处理
表情识别
卷积神经网络
浅层特征
深层特征
多层特征融合
Keywords
image processing
expression recognition
convolutional neural network
shallow feature
deep feature
multi-layer feature fusion
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于轻量卷积网络多层特征融合的人脸表情识别
申毫
孟庆浩
刘胤伯
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2021
14
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