人脸表情识别综述

人脸表情识别是人类情感识别的基础,是近年来模式识别与人工智能领域研究的热点问题。本文首先总结了人脸表情识别的发展过程,主要包括传统的表情特征提取、表情分类方法与基于深度学习的表情识别方法,并对各种算法的识别率与性能进行了分析与比较。然后介绍了表情识别常用的数据集及各数据集的优势与存在的问题,并针对这些问题归纳分析了生成对抗网络等用于数据增强的技术与方法。最后,总结了表情识别领域目前存在的问题并展望了未来可能的发展。     

自然场景下人脸表情数据集的构建

目前人脸识别研究中表情数据集图像数量较少、表情信息单一，不利于人脸表情识别的研究。本文创建了自然场景下带标签的人脸表情数据集(Facial expression dataset in the wild, FELW)，并对其进行测试。FELW表情数据集包含了多张从互联网上收集的不同的年龄、种族、性别的人脸表情图像，采用适合的方法标注每张图像带有人脸部件的状态标签和表情标签，并引入Kappa一致性检验，提高人脸表情识别率。使用传统方法和深度学习的表情识别方法对数据集进行实验分析，与其他公开的人脸表情数据集相比，FELW数据集具有更多图像和更丰富的表情类别，并包含了两种图像标签有利于表情识别的研究。