基于多尺度特征注意力机制的人脸表情识别

针对传统卷积神经网络在人脸表情识别过程中存在有效特征提取针对性不强、识别准确率不高的问题,提出一种基于多尺度特征注意力机制的人脸表情识别方法。用两层卷积层提取浅层特征信息;在Inception结构基础上并行加入空洞卷积,用来提取人脸表情的多尺度特征信息;引入通道注意力机制,提升模型对重要特征信息的表示能力;最后,将得到的特征输入Softmax层进行分类。通过在公开数据集FER2013和CK+上进行仿真实验,分别取得了68.8%和96.04%的识别准确率,结果表明该方法相比许多经典算法有更好的识别效果。     

基于全局注意力及金字塔卷积网络的表情识别

近年来基于深度学习的人脸表情识别技术已取得很大进展,但对于表情特征的多尺度提取,以及在不受约束的现实场景中进行面部表情识别仍然是具有挑战性的工作。为解决此问题,提出一种金字塔卷积神经网络与注意力机制结合的表情识别方法。对于初始的一张人脸表情图像,将其按照区域采样裁剪成多张子图像,将原图像和子图像输入到金字塔卷积神经网络进行多尺度特征提取,将提取到的特征图输入到全局注意力模块,给每一张图像分配一个权重,从而得到有重要特征信息的图像,将子图像和原始图像的特征进行加权求和,得到新的含有注意力信息的全局特征,最终进行表情识别分类。在CK+、RAF-DB、AffectNet三个公开表情数据集上分别取得了98.46%、87.34%、60.45%的准确率,提高了表情的识别精度。     

融合关键点属性与注意力表征的人脸表情识别

人脸的表情变化非常细微,通常表现在图像中某些局部点区域的改变,现有的人脸表情识别方法难以捕捉到表情的细微变化,对非表情区域干扰不具有鲁棒性。为了获得描述人脸表情变化的高效特征表示,提出了一种融合关键点属性与注意力表征的人脸表情识别方法。通过添加通道注意力和空间注意力的神经网络提取人脸图像中的关键点信息,实现不同维度和位置的权重分配,有效避免非表情区域的干扰,捕获图像中局部关键点的特征表征。引入Transformer模块学习不同关键点之间的相关联系,引导网络构建对表情类型更具分辨力的特征表示,从而实现精准识别。通过在CK+、JAFFE、FER2013三种公开数据集上进行实验的结果表明：提出算法的识别准确率分别达到了99.22%、96.57%、73.37%。     

基于残差注意力机制和金字塔卷积的表情识别

随着深度学习的应用,表情识别技术得到快速发展,但如何提取多尺度特征及高效利用关键特征仍是表情识别网络面临的挑战.针对上述问题,文中使用金字塔卷积有效提取多尺度特征,使用空间通道注意力机制加强关键特征的表达,构建基于残差注意力机制和金字塔卷积的表情识别网络,提高识别的准确率.网络使用MTCNN(Multi-task Convolutional Neural Network)进行人脸检测、人脸裁剪及人脸对齐,再将预处理后的图像送入特征提取网络.同时,为了缩小同类表情的差异,扩大不同类表情的距离,结合Softmax Loss和Center Loss,进行网络训练.实验表明,文中网络在Fer2013、CK+数据集上的准确率较高,网络参数量较小,适合表情识别在现实场景中的应用.     

多尺度残差注意力网络及其表情识别算法

面部表情识别已经广泛运用于人机交互、教育、自动驾驶等各种领域,针对现有表情识别方法网络结构复杂、参数多、泛化能力不足、识别率低等问题,且人脸表情在自然环境下易受到光照、姿态和局部遮挡等环境因素的影响,提出了一种多尺度残差注意力网络.以ResNet-18网络为基础,提出了一种新的多尺度残差注意力模块,通过提取不同尺度特征,增加特征多样性.引入CBAM注意力机制获取表情图像重点特征信息,有利于提升遮挡表情的识别.构建特征残差融合块,将浅层特征与深层特征进行残差融合,有利于获取丰富的人脸表情图像整体特征.实验结果表明,本文方法在CK+、JAFFE和Oulu-CASIA 3个公开表情数据集上分别达到了99.49%、98.53%和97.08%的准确率,与一些现有方法相比,本文方法表情识别率更高,证明了该方法可用于人脸表情识别.     

基于Faster R-CNN的人脸面部情感识别方法

常规人脸面部情感识别方法不准确,存在识别后的情感反馈误差大的问题,为此提出基于更快的区域卷积神经网络（Faster Region-Convolutional Neural Network,Faster R-CNN）的人脸面部情感识别方法。首先,采集人脸图像数据,通过面部检测、面部对齐、面部数据增强、面部归一化4个步骤预处理面部图像;其次,基于多尺度特征融合算法提取表情特征,生成情感识别数据标签;最后,利用FasterR-CNN构建人脸面部情感识别模型,并识别人脸面部情感。实验结果表明,基于FasterR-CNN的人脸面部情感识别方法在6种基本表情中均具有90%以上的识别准确率。     

基于注意力机制的人脸表情识别迁移学习方法

针对现有的在人脸表情识别中应用的卷积神经网络结构不够轻量,难以精确提取人脸表情特征,且需要大量表情标记数据等问题,提出一种基于注意力机制的人脸表情识别迁移学习方法.设计一个轻量的网络结构,在其基础上进行特征分组并建立空间增强注意力机制,突出表情特征重点区域,利用迁移学习在目标函数中构造一个基于log-Euclidean距离的损失项来减小迁移学习中源域与目标域之间的相关性差异.在数据集JAFFE和CK+上的实验结果表明,该方法相比其它人脸表情识别方法具有更优的识别能力.     

基于层次分析法语义知识的人脸表情识别新方法

在目前的人脸表情识别系统中,人脸表情的机器识别和人类感知之间存在着本质的差异,造成人脸表情识别率不高。为了减小人脸图像底层视觉特征与高层语义之间的语义鸿沟,提出一种基于层次分析法（AHP）语义知识的人脸表情识别新方法。该方法首先采用层次分析法对训练集中人脸图像进行高层语义描述,建立语义特征向量,在底层视觉特征提取阶段,提出一种二阶PCA（principal component analysis）方法来提取人脸图像的纹理特征;在识别阶段,仅利用输入人脸图像的底层视觉特征,采用K-NN（k-nearest neighbor）算法并结合学习阶段建立的语义特征向量,进行人脸表情分类识别。提出的人脸表情识别方法结合底层视觉特征和高层语义知识,减小了人脸图像底层视觉特征与高层语义之间的语义鸿沟。在JAFFE人脸表情数据库中进行实验,获得了93.92%的平均识别率。理论分析和实验结果表明,与其他的人脸表情识别方法相比,该方法具有更好的识别效果。     

深度多尺度融合注意力残差人脸表情识别网络

针对人脸表情呈现方式多样化以及人脸表情识别易受光照、姿势、遮挡等非线性因素影响的问题,提出了一种深度多尺度融合注意力残差网络(deep multi-scale fusion attention residual network, DMFA-ResNet)。该模型基于ResNet-50残差网络,设计了新的注意力残差模块,由7个具有三条支路的注意残差学习单元构成,能够对输入图像进行并行多卷积操作,以获得多尺度特征,同时引入注意力机制,突出重点局部区域,有利于遮挡图像的特征学习。通过在注意力残差模块之间增加过渡层以去除冗余信息,简化网络复杂度,在保证感受野的情况下减少计算量,实现网络抗过拟合效果。在3组数据集上的实验结果表明,本文提出的算法均优于对比的其他先进方法。     

基于关键区域遮挡与重建的人脸表情识别

为了解决自然场景下人脸表情识别任务中的无用信息干扰和遮挡对识别性能的影响问题,提出一种基于关键区域遮挡与重建的人脸表情识别模型。利用多尺度特征提取网络,提取人脸图像的全局特征。根据68个人脸关键点划分出68个关键区域,并通过插值法提取68个关键区域的特征,同时采用注意力机制学习关键区域特征之间的先验关系。设计自监督的遮挡与重建模块,对关键区域特征进行随机遮挡,并利用已知区域信息来预测和重建被遮挡区域的特征,从而提高模型在自然场景下的表情识别性能。设计多个实验验证了该模型的泛化能力,并通过消融实验验证了模型中每个模块的有效性。实验结果表明,该模型在真实世界的情感面孔数据集(RAF-DB)和Occlusion-RAF-DB数据集上分别达到了88.44%和86.09%的识别准确率,相比于视觉Transformer(Vi T)等模型有效地提升了自然场景下人脸表情识别的性能。     

基于距离限定优化的多姿态人脸图像智能识别

针对人脸角度、姿态和表情复杂多变,导致人脸面部表情识别准确率较低的问题,提出基于距离限定优化的多姿态人脸图像智能识别方法.根据人脸图像特征类别进行标号并调整图像角度等值,借助向量内积确定人脸图像特征相似程度,提取人脸图像特征;采用离散化处理人脸图像特征,构建特征矩阵,将人脸图像特征分量中维度作为条件属性,采用粗糙集近似...     

基于生物启发特征和SVM的人脸表情识别

将C1特征应用于静态图像人脸表情识别,提出了一种新的基于生物启发特征和SVM的表情识别算法。提取人脸图像的C1特征,利用PCA+LDA方法对特征进行降维,用SVM进行分类。在JAFFE和Extended Cohn-Kanade（CK+）人脸表情数据库上的实验结果表明,该算法具有较高的识别率,是一种有效的人脸表情识别方法。     

基于CBP-TOP特征的人脸表情识别*

针对人脸表情时空域特征信息的有效提取,本文提出了一种CBP-TOP（Centralized Binary Patterns From Three Orthogonal Panels）特征和SVM分类器相结合的人脸表情识别新方法。该方法首先将原始图像序列进行图像预处理,包括人脸检测、图像截取和图像尺度归一化,然后用CBP-TOP算子对图像序列进行分块提取特征,最后采用SVM分类器进行表情识别。实验结果表明,该方法能更有效提取图像序列的运动特征和动态纹理信息,提高了表情识别的准确率。和VLBP特征相比, CBP-TOP特征在表情识别中具有更高的识别率和更快的识别速度。     

基于对比学习的细粒度遮挡人脸表情识别

和实验室环境不同,现实生活中的人脸表情图像场景复杂,其中最常见的局部遮挡问题会造成面部外观的显著改变,使得模型提取到的全局特征包含与情感无关的冗余信息从而降低了判别力.针对此问题,本文提出了一种结合对比学习和通道-空间注意力机制的人脸表情识别方法,学习各局部显著情感特征并关注局部特征与全局特征之间的关系.首先引入对比学习,通过特定的数据增强方法设计新的正负样本选取策略,对大量易获得的无标签情感数据进行预训练,学习具有感知遮挡能力的表征,再将此表征迁移到下游人脸表情识别任务以提高识别性能.在下游任务中,将每张人脸图像的表情分析问题转化为多个局部区域的情感检测问题,使用通道-空间注意力机制学习人脸不同局部区域的细粒度注意力图,并对加权特征进行融合,削弱遮挡内容带来的噪声影响,最后提出约束损失联合训练,优化最终用于分类的融合特征.实验结果表明,无论是在公开的非遮挡人脸表情数据集(RAFDB和FER2013)还是人工合成的遮挡人脸表情数据集上,所提方法都取得了与现有先进方法可媲美的结果.     

基于Gabor多方向特征融合与分块直方图的人脸表情识别方法

针对传统的Gabor特征表征全局特征能力弱以及特征数据存在冗余性的缺点, 提出一种新颖的采用Gabor多方向特征融合与分块直方图统计相结合的方法来提取表情特征. 为了提取局部方向信息并降低特征维数, 首先采用Gabor滤波器提取人脸表情图像的多尺度和多方向特征, 然后按照两个融合规则将相同尺度不同方向的特征融合到一起. 为了能够有效地表征图像全局特征, 将融合图像进一步划分为若干矩形不重叠且大小相等的子块, 分别计算每个子块区域内融合特征的直方图分布, 将其联合起来实现图像表征. 实验结果表明, 这种方法无论在计算量上还是识别性能上都比传统的Gabor滤波器组更具有优势. 该方法的创新处在于提出了两个Gabor多方向特征融合规则, 应用在JAFFE表情库上最高平均识别率达到98.24%, 表明其适用于人脸表情图像的分析.     

组合方法在人脸表情识别中的应用研究

研究人脸表情识别问题,应有效挺取脸表情特征,消除与识别无关的信息.传统的Gabor滤波器在人脸表情特征提取过程中,针对存在提取特征时间较长和特征数据存在冗余性的缺点,提出了一种Gabor和PCA相结合的特征提取,并通过支持向量机进行表情识别方法.方法首先对人脸表情进行预处理得到纯表情图像,采用Gabor提取表情特征,用PCA进行数据冗余处理和用支持向量机识别人脸表情并进行仿真.仿真结果表明,相对于传统的Gabor方法,不仅提高了人脸表情识别的正确率,而且加快了识别的速度.改进办法非常适合于人脸表情图像的分析.     

基于多尺度分层双线性池化网络的细粒度表情识别模型

人脸表情细微的类间差异和显著的类内变化增加了人脸表情识别难度。构建一个基于多尺度双线性池化神经网络的识别模型。设计3种不同尺度网络提取人脸表情全局特征,并引入分层双线性池化层,集成多个同一网络及不同网络的多尺度跨层双线性特征以捕获不同层级间的部分特征关系,从而增强模型对面部表情细微特征的表征及判别能力。同时,使用逐层反卷积融合多层特征信息,解决神经网络通过多层卷积层、池化层提取特征时丢失部分关键特征的问题。实验结果表明,该模型在FER2013和CK+公开数据集上的识别率分别为73.725%、98.28%,优于SLPM、CL、JNS等人脸表情识别模型。     

多尺度融合注意力机制的人脸表情识别网络

针对在人脸表情识别中普通卷积神经网络难以提取有效特征、网络模型参数复杂等问题,提出了一种多尺度融合注意力机制网络（multi-scale integrated attention network,MIANet）。为了同时增加网络的宽度和深度又避免冗余计算,在网络中引入Inception结构,用于提取图像的多尺度特征信息。使用高效通道注意机制（efficient channel attention,ECA）,强调与面部表情相关的区域抑制不相关的背景区域,提高重要面部特征的表达能力。在卷积层中采用深度可分离卷积,减少网络参数,防止过拟合。使用提出的方法在公开数据集FER-2013和CK+上进行实验,分别取得了95.76%和72.28%的准确率。实验结果表明,该方法识别效果较好,泛化能力较强,在人脸表情识别中对网络结构设置和参数配置方面具有一定的参考价值。     

利用改进型VGG标签学习的表情识别方法

针对图像表情判别精度低下的问题,提出一种基于改进型VGG-16网络的人脸表情识别方法.为解决传统方法存在像素特征分布不均的问题,采用基于改进的高斯混合模型进行图像特征数据的有效提取;基于改进的VGG-16深度神经网络,增强人脸表情识别的训练样本,实现对采集的图像数据多表情多场景精准区分.基于通用数据集及自采集数据集进行...     

结合LBP特征和深度学习的人脸表情识别

对于人脸表情识别,传统方法是先提取图像特征,再使用机器学习方法进行识别,这种方法不但特征提取过程复杂且泛化能力也差。为了达到更好的人脸表情识别效果,文中提出一种结合特征提取和卷积神经网络的人脸表情识别方法。首先使用基于Haar-like特征的AdaBoost算法对于数据库原始图片进行人脸区域检测,然后提取人脸区域局部二值模式（Local Binary Patterns,LBP）特征图,将其尺寸归一化后输入到改进的LeNet-5神经网络模型中进行识别。在CK+和JAFFE数据集上采用10折交叉验证方法进行实验,分别为98.19%和96.35%的准确率。实验结果表明该方法与其他主流方法相比在人脸表情识别上有一定的先进性和有效性。