| 基于局部流形注意力的人脸表情识别 |
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| 引用本文： | 杜洋涛,杨鼎康,翟鹏,张立华.基于局部流形注意力的人脸表情识别[J].计算机系统应用,2022,31(10):15-24. |
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| 作者姓名： | 杜洋涛 杨鼎康 翟鹏 张立华 |
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| 作者单位： | 复旦大学工程与应用技术研究院, 上海 200433;复旦大学工程与应用技术研究院, 上海 200433;智能机器人教育部工程研究中心, 上海 200433;吉林省智能科学与工程联合重点实验室, 长春 132606;复旦大学工程与应用技术研究院, 上海 200433;季华实验室, 佛山 528200;智能机器人教育部工程研究中心, 上海 200433;吉林省人工智能与无人系统工程研究中心, 长春 130703;吉林省智能科学与工程联合重点实验室, 长春 132606 |
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| 基金项目： | 科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目 (2021ZD0113500) |
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| 摘 要： | 人脸表情识别在各种人机交互场景中有广泛的应用, 但在表情模糊或存在遮挡情况下, 现有的表情识别方法效果并不理想. 针对表情模糊和遮挡问题, 本文提出了一种基于局部流形注意力(SPD-Attention)的网络架构, 利用流形学习得到具有更强描述能力的二阶统计信息以加强对表情细节特征的学习, 抑制遮挡区域无关特征对网络的影响. 同时, 针对流形学习过程中由于对数计算导致的梯度消失和爆炸, 本文提出了相应的正则约束加速网络收敛. 本文在公开表情识别数据集上测试了算法效果, 与VGG等经典方法相比取得了显著提升, 在AffectNet、CK+、FER2013、FER2013plus、RAF-DB、SFEW上正确率分别为: 57.10%、99.01%、69.51%、87.90%、86.63%、49.18%, 并在模糊、遮挡表情数据集上相比于Covariance Pooling等目前先进方法提升了1.85%.
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| 关 键 词： | 表情识别 流形学习 注意力机制 模糊遮挡表情 卷积神经网络 |
| 收稿时间： | 2022/1/11 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2022/1/30 0:00:00 |
Local-manifold Attention for Facial Expression Recognition |
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| DU Yang-Tao,YANG Ding-Kang,ZHAI Peng,ZHANG Li-Hua.Local-manifold Attention for Facial Expression Recognition[J].Computer Systems& Applications,2022,31(10):15-24. |
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| Authors: | DU Yang-Tao YANG Ding-Kang ZHAI Peng ZHANG Li-Hua |
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| Affiliation: | Academy for Engineering & Technology, Fudan University, Shanghai 200433, China;Academy for Engineering & Technology, Fudan University, Shanghai 200433, China;Engineering Research Center of AI and Robotics, Ministry of Education, Shanghai 200433, China;Jilin Provincial Joint Key Laboratory of Intelligent Science and Engineering, Changchun 132606, China; Academy for Engineering & Technology, Fudan University, Shanghai 200433, China;Ji Hua Laboratory, Foshan 528200, China;Engineering Research Center of AI and Robotics, Ministry of Education, Shanghai 200433, China;Artificial Intelligence and Unmanned Systems Engineering Research Center of Jilin Province, Changchun 130703, China;Jilin Provincial Joint Key Laboratory of Intelligent Science and Engineering, Changchun 132606, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | facial expression recognition manifold learning attention mechanism blurred and occluded expression convolutional neural network (CNN) |
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