基于性别约束的多分支网络人脸表情识别

针对不同性别下人脸表情类内变化大、类间差异小的问题,提出一种基于性别约束的多分支网络人脸表情识别方法。通过聚类算法K-means与卷积神经网络相结合的方法,得到性别约束下人脸表情类间关系。根据类间关系,构建主干网络和具有通道注意力机制的分支网络,进一步区分强相似的类间关系和突出不同性别人脸表情的类内变化。最后在CK+、FER2013和RAF-DB数据集上进行实验并分析。实验表明,提出的网络结构在CK+、FER2013和RAF-DB数据集上的平均识别率均优于其他先进方法,分别达到了97.60%、73.58%和87.98%。

性别的社会性约束与可持续发展

教育对社会可持续发展的作用已广为接受,通过引入社会性别概念,分析性别的社会性约束的内容和特征,阐明家长、学校的性别期待角色及性别的社会性约束与其价值的实现所依赖的技术环境密切相关。研究认为性别的社会性约束对社会可持续发展起着直接与间接的影响,讨论了性别的社会性约束对社会可持续发展的战略支持及路径选择。