结合改进卷积神经网络与通道加权的轻量级表情识别

目的 表情是人机交互过程中重要的信息传递方式,因此表情识别具有重要的研究意义。针对目前表情识别方法存在背景干扰大、网络模型参数复杂、泛化性差等问题,本文提出了一种结合改进卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与通道加权的轻量级表情识别方法。方法 首先,采用标准卷积和深度可分离卷积组合神经网络结构,再利用全局平均池化层作为输出层,简化网络的复杂程度,有效降低网络参数;其次,网络引入SE(squeeze-and-excitation)模块进行通道加权,通过在不同卷积层后设置不同的压缩率增强表情特征提取能力,提升网络模型精度;最后,用softmax分类函数实现各类表情的准确分类。结果 本文网络参数量为6 108 519,相较于识别性能较好的Xception神经网络参数减少了63%,并且通过对网络模型的实时性测试,平均识别速度可达128 帧/s。在5个公开的表情数据集上验证网络模型对7种表情的识别效果,与7种卷积神经网络方法相比,在FER2013 (Facial Expression Recognition 2013)、CK+ (the extended Cohn-Kanade) 和JAFFE (Japanses Female Facial Expression) 3个表情数据集的识别精确度提高了5.72%、0.51%和0.28%,在RAF-DB (Real-world Affective Faces Database)、AffectNet这两个in-the-wild表情数据库的识别精确度分别提高了2.04%和0.68%。结论 本文提出的轻量级表情识别方法在不同通道具有不同的加权能力,获取更多表情关键特征信息,提高了模型的泛化性。实验结果表明,本文方法在简化网络的复杂程度、减少计算量的同时能够准确识别人脸表情,能够有效提升网络的识别能力。     

增强可分离卷积通道特征的表情识别研究

针对目前人脸表情识别准确率不高、网络模型参数复杂等问题,提出一种增强可分离卷积通道特征的人脸表情识别研究方法。设计了一种轻量型卷积神经网络结构提取表情特征,在卷积层中采用深度可分离卷积减少网络参数;引入了压缩激发模块,对不同通道的特征进行权重分配,在不同的卷积层采用不同的压缩率来增强网络对人脸表情的特征提取能力;将提取到的特征送入分类器实现人脸表情分类,在CK+和FER2013数据集上进行实验并分析。实验结果表明：与现有方法相比,提出的网络结构在CK+和FER2013数据集上,识别率分别提高了0.15个百分点和3.29个百分点,且网络模型参数量降低了75%。所提方法在降低网络参数的同时,提高了表情识别准确率。     

马尾松中莽草酸分离制备及其抗血小板凝集作用研究

研究马尾松中的莽草酸提取分离的方法,以高效液相色谱法测定莽草酸在马尾松中的含量并进行纯化制备,同时与八角茴香中莽草酸的含量进行比较;采用比浊法测定马尾松中莽草酸抗血小板凝集活性.结果表明,将马尾松松针粉末置于3.5 mmol/L磷酸中超声提取60min时,莽草酸得率可达最大,马尾松中的莽草酸含量为5.71%,比八角茴香中的莽草酸含量低3.24%.用高效液相分离纯化制备的莽草酸,在体外呈浓度依赖性抑制二磷酸腺苷(ADP)、胶原诱导的家兔血小板聚集.