一种基于词频-逆文档频率和混合损失的表情识别算法

面部表情能自然高效地表达人类的心理活动和思想状态,影响着人们的沟通交流过程。在诸多智能化应用中,人脸表情识别是人类与机器间建立情感交互的重要基础。在细粒度人脸表情识别任务中,由于特征提取网络对表情产生区域的关键特征处理不足,从而引发细节特征信息丢失问题。提出一种词频-逆文档频率注意力机制TF-IDF SPA,通过该机制调整表情产生关键区域的注意力分布,强化网络对该区域关键细节特征的提取能力。同时,为了应对表情识别任务中普遍存在的类间差异小、类内差异大的问题,设计一种改进型混合加权损失函数,以增强表情类内聚拢性同时增大类间距离。依据数据集中样本的数量分布情况,动态调整损失函数的分类权重值,从而强化模型对小数据量样本的学习能力。在此基础上,将结构简单的TF-IDF SPA模块与卷积层共同堆叠以构建人脸表情识别网络。实验结果表明,该网络具有较好的人脸表情识别性能,在FER2013和CK+数据集上的分类准确率分别达到73.52%和98.27%。

基于SWA优化级联网络的表情识别方法

为了提高表情识别技术的检测精度,文中提出了一种采用随机权重平均SWA优化级联网络的人脸表情识别方法。与单个卷积网络相比,多网络级联能得到更好的检测精度。相对于传统的SGD训练方法,SWA训练方法能增强级联网络中子网络的泛化能力,进一步提高模型的整体性能。通过在Fer2013数据集上测试实验发现,基于SWA方法训练采用加权求和法方式级联的网络模型识别准确率达到74.478%,相对于传统SGD方法训练的单网络模型提高了1.4%以上。另外,与其他典型方法相比,所提改进模型的识别准确率更高。