基于多粒度与自修复融合的人脸表情识别

为有效提取和融合表情多粒度特征信息，降低自然场景人脸表情数据集存在不确定性和错误数据等因素致使准确率难以满足现实需求的问题，基于深度卷积神经网络提出多粒度与自修复融合的表情识别模型。采用拼图生成器生成不同粒度图像，利用渐进式的训练过程学习不同粒度图像之间互补的特征信息，采用自修复方法避免网络过度拟合错误样本图像，对错误样本进行重新标注。在AffectNet数据集和RAF-DB数据集上准确率分别达到了63.94%和87.10%,实验结果表明，该模型具有较高的准确率和良好的鲁棒性。