基于卷积神经网络的人脸表情识别

传统的神经网络表情识别系统由特征提取和神经网络分类器组成,利用人的经验来获取模式特征,很容易丢失表征表情特征的细节信息。提出一种基于卷积神经网络的识别方法,避免了对图像进行复杂的特征提取,直接把图像数据作为输入。通过在Cohn-Kanade表情库上的实验结果表明,该方法能够取得很好的表情分类效果。     

基于深度可分离卷积的人脸表情识别

为解决在复杂环境下人脸表情识别模型泛化能力不足、识别精度及效率不高的问题,提出一种基于深度可分离卷积的人脸表情识别方法.利用人脸分割网络分割出人脸图像中与表情识别最相关的感兴趣区域,减少非重要因素影响;利用深度可分离卷积构建两个基分类器,实现模型轻量化;采用联合微调方法融合基分类器,提升模型识别率.实验结果表明,在FE...     

基于卷积神经网络的表情识别

在传统静态表情识别研究基础上,提出一种简单的人脸裁剪方法,再用浅层卷积神经网络进一步提取特征并进行表情识别。以CK+和JAFFE为实验数据集,进行预处理效果对比实验、数据增强实验、单种表情识别实验和跨数据集六分类实验。结果表明,针对数据量较少的情况,提出的表情识别方法效果明显且鲁棒性更优。     

基于改进主动形状模型的人脸表情识别

主动形状模型（ASM）是面部特征定位、人脸识别和表情识别等模式识别领域中常用的一种方法。但受到初始情况、光照等诸多因素的影响,其性能会有所下降。研究了一种改进的主动形状模型,改进主要体现在两个方面：第一,首先用点轮廓检测算法（PCDM）检测到双眼的位置,为ASM中的点分布模型粗略地定位好初始位置;第二,从ASM原始的思想出发,充分挖掘标定点之间的联系,提出一种构建局部纹理模型的新方法。在JAFFE人脸数据库中进行验证,结果表明,改进ASM方法提高了搜索速度与特征点定位的精度。最终构造神经网络分类器进行人脸表情识别实验,得到了较好的识别率。     

基于深度可分离卷积结构的人脸表情识别研究

人脸表情识别是计算机视觉领域中人脸识别的一个重要分支。由于人脸表情多样性,头部姿态变化以及表情主 体所处环境等诸多因素的影响,给人脸表情识别的工作带来了很大的挑战。针对采用传统卷积神经网络,由于其模型参数数 量多,且比传统机器学习算法的人脸表情识别精度的提高有限,给出了一种基于深度可分离卷积结构的改进卷积神经网络模 型。基于该模型对Fer2013灰度表情识别数据集进行实验,结果表明,在保证了68.31% 的较高准确率情况下,与传统卷积神经 网络相比,模型的网络结构得到了优化,模型参数数量大大减少,且模型参数的利用效率较高。     

采用支路辅助学习的人脸表情识别

人脸表情识别属于一种细粒度识别,模型需要同时聚焦于浅层与深层特征。针对独立结构的卷积神经网络对细粒度特征的提取、融合能力不足的问题,提出一种基于支路辅助学习的网络结构。在基础网络的输入层引入一条支路辅助网络,该网络将逐层使用金字塔卷积块提取全局特征;通过特征映射模块不断将支路提取到的决策信息传导至基础网络,辅助基础网络提取细节特征;在模型输出层采用特征拼接的方式将支路网络与主路网络融合。将所提出的网络在公开人脸表情数据集CK+、JAFFE、FER2013和MMEW上进行识别实验,结果表明：支路辅助学习模块能够有效提升基础网络的特征提取能力和泛化能力,提出的方法识别率达到了98.89%、94.80%、71.88%和86.67%,比仅采用基础网络（例如：ResNet50）进行识别提高了3.49、2.2、5.51和1.48个百分点。     

基于局部纹理ASM模型的人脸表情识别

针对主动形状模型(ASM)迭代过程容易陷入局部最优解的不足,提出了一种基于局部纹理模型的改进ASM算法,即EWASM.在局部纹理模型构建中,以每个特征点的中垂线方向搜索其邻域信息以确定最佳匹配位置,对衡量匹配程度的马氏距离加以推广,进而得到改进的扩展加权局部纹理模型,它由中心局部纹理模型、前局部纹理模型和后局部纹理模型共3个子模型加权组成,并对加权参数进行实验优化,使各个特征点之间的联系更加紧密,模型的鲁棒性更好.通过表情识别实验对提出的EWASM算法和传统ASM算法进行对比,选用RBF神经网络分类器进行表情分类,实验结果表明EWASM算法收敛速度更快,识别率也得以提高,并解决了局部最小问题,能更有效地表征表情.     

基于改进卷积神经网络的多视角人脸表情识别

人脸表情识别是计算机视觉领域的研究热点之一。针对自然状态下的人脸存在多视角变化、脸部信息缺失等问题,提出了一种基于MVFE-LightNet（Multi-View Facial Expression Lightweight Network）的多视角人脸表情识别方法。首先,在残差网络的基础上设计卷积网络提取不同视角下的表情特征,引入深度可分离卷积来减少网络参数。其次,嵌入压缩和奖惩网络模块学习特征权重,利用特征重新标定方式提高网络表示能力,并通过加入空间金字塔池化增强网络的鲁棒性。最后,为了进一步优化识别结果,采用AdamW（Adam with Weight decay）优化方法使网络模型加速收敛。在RaFD、BU-3DFE和Fer2013表情库上的实验表明,该方法具有较高的识别率,且减少网络计算时间。     

基于域适应卷积神经网络的人脸表情识别

在利用卷积神经网络进行人脸表情识别时,可借助其他数据集进行辅助训练以应对缺少标记数据的情况,但源域数据库和目标域数据库之间的数据分布差异会影响分类正确率。为此,以AlexNet网络为原型构建基于域适应的卷积神经网络结构。通过引入包含注意力机制的SE模块进行特征重标定,同时利用域适应方法减小领域差异性。在人脸识别公开数据集上的实验结果表明,与AlexNet和GoingDeep等网络相比,该网络能够以较少的参数量获得较高的识别正确率。     

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。     

基于BP神经网络的人脸表情识别

在BP神经网络及算法的基础上,提出了将其用于人脸表情识别的方法,不对人脸表情图像作特征提取,直接把图像数据作为神经网络识别器的输入.利用Matlab完成了网络的训练与测试.结果表明,本方案简单、快速、正确率高、识别时间短、泛化能力较强,可满足实时处理要求.     

深度二值卷积网络的人脸表情识别方法

为解决人脸表情识别时存在的参数量大、速度低和表情区域特征表示力不足的问题,提出一种基于深度二值卷积网络的人脸表情识别方法.首先设计一个二值卷积与传统卷积并行运算的轻量化网络模型BRNet,以降低网络模型参数的复杂度,从而提升识别的速度;然后构建一个动态半径策略提取表情二值特征,并形成表情区域注意权重,实现表情局部特征与...     

遮挡人脸表情识别深度学习方法研究进展

在真实环境下遮挡是准确分析识别人脸表情的主要障碍之一。近年来研究者采用深度学习技术解决遮挡条件下表情误识别率高的问题。针对遮挡表情识别的深度学习算法和遮挡相关的问题进行归纳总结。首先,概括局部遮挡条件下表情识别的发展现状、表情的表示方式以及研究遮挡表情用到的数据集;其次,回顾遮挡表情识别深度学习方法的最新进展和分析遮挡对表情的影响;最后,总结主要技术挑战,研究难点及其可能的应对策略。目的是为将来的遮挡表情识别研究提供更有益的参考依据和基准。     

基于多尺度核特征卷积神经网络的实时人脸表情识别

针对人脸表情识别的泛化能力不足、稳定性差以及速度慢难以满足实时性要求的问题,提出了一种基于多尺度核特征卷积神经网络的实时人脸表情识别方法。首先,提出改进的MobileNet结合单发多盒检测器（MSSD）轻量化人脸检测网络,并利用核相关滤波（KCF）模型对检测到的人脸坐标信息进行跟踪来提高检测速度和稳定性;然后,使用三种不同尺度卷积核的线性瓶颈层构成三条支路,用通道合并的特征融合方式形成多尺度核卷积单元,利用其多样性特征来提高表情识别的精度;最后,为了提升模型泛化能力和防止过拟合,采用不同的线性变换方式进行数据增强来扩充数据集,并将FER-2013人脸表情数据集上训练得到的模型迁移到小样本CK+数据集上进行再训练。实验结果表明,所提方法在FER-2013数据集上的识别率达到73.0%,较Kaggle表情识别挑战赛冠军提高了1.8%,在CK+数据集上的识别率高达99.5%。对于640×480的视频,人脸检测速度达到每秒158帧,是主流人脸检测网络多任务级联卷积神经网络（MTCNN）的6.3倍,同时人脸检测和表情识别整体速度达到每秒78帧。因此所提方法能够实现快速精确的人脸表情识别。     

TP-FER：基于优化卷积神经网络的三通道人脸表情识别方法

针对人脸五官在表达不同情绪时所起的作用不同,利用单一的卷积神经网络对人脸面部特征进行特征提取和表情识别可能会导致提取表情关键特征信息时聚焦性不够,而仅对眼部或者嘴部等重点部位进行特征提取,又有可能造成特征提取不够充分的问题,提出了一种基于优化卷积神经网络的三通道人脸表情识别方法TP-FER(tri-path networks for facial expression recognition).该方法基于构建的卷积神经网络训练,采用三个输入渠道,分别聚焦面部、眼部和嘴部区域进行特征提取和表情判别,最后采用基于决策层的融合技术将三个渠道的识别结果进行相对多数投票决策,获取整体最优识别率.将此方法应用于JCK+数据集和自建数据集上进行了实验判别分析,结果表明该方法在两个数据集上均提高了整体表情识别率.该方法既考虑了脸部整体特征的提取,又兼顾了某些表情主要聚焦在眼部、嘴部表达的特性,相互辅助,整体提高了表情的识别率;该方法也能对神经心理学研究提供数据支持.     

基于正反残差块的人脸表情识别算法

针对传统人脸表情识别算法鲁棒性低,传统表情识别特别依赖人工设计的特征,提出一种改进的人脸表情识别算法。该算法在深度学习中的残差块与反残差块算法基础上,将两种算法融合,利用两种神经块结合起来的深度学习模型,同时配合数据增强、Dropout等技术。实验结果表明,经过优化的算法,在正确率上比原先有一定的提升,在训练稳定性上也有较好的表现,同时具有了更好的鲁棒性。     

基于小尺度核卷积的人脸表情识别

针对现有表情识别方法中网络泛化能力差以及网络参数多导致计算量大的问题,提出一种利用小尺度核卷积的人脸表情识别方法.采用多层小尺度核卷积块代替大卷积核减少参数量,结合最大池化层提取面部表情图像特征,利用Softmax分类器对不同表情进行分类,并在相同感受野下增加网络深度避免特征丢失.实验结果表明,与FER2013 rec...     

结合卷积神经网络与OpenCV的人脸表情识别

针对实时人脸表情识别模型训练慢、识别速度慢的问题,提出一种OpenCV和卷积神经网络结合进行实时表情识别的方法。人脸表情是多个局部区域特征的集合,而卷积神经网络提取出的特征能更多地关注局部,因此采取卷积神经网络的方式进行模型的训练。所提网络在全连接层中加入了Dropout,能有效预防过拟合现象的发生,并且提升模型泛化能力。实验结果表明此模型的可行性,在fer2013数据集上的准确率达到71.6%。基于以上方法再结合OpenCV构建一个实时表情识别系统,系统实时识别表情的速度为0.4s。所构建的系统相比于现有的其他系统,具有训练速度较快、准确率较高、识别速度较快等优点。     

基于卷积神经网络融合SIFT特征的人脸表情识别

表情识别技术是计算机从静态表情图像或动态表情图像中识别出特定的表情,是实现人机交互的基础。提出一种融合卷积神经网络(CNN)与SIFT特征的人脸表情识别方法。通过图像预处理得到规范化的表情图像;采用视觉词袋模型将图像提取的SIFT特征作进一步处理,将得到的图像特征向量作为局部特征,CNN提取的特征作为全局特征,全局特征用以描述表情的整体差异,局部特征用以描述表情的局部差异;将提取出的两组特征融合后采用Softmax分类。与流形稀疏表示(Manifold Sparse Representation,MSR)及3DCNN等方法在CK+及FER2013数据集上的实验表明,该方法是一种有效的表情识别方法。     

基于改进卷积及分类器的轻量级人脸表情识别

目前深度学习的表情识别方法存在参数量大、实时性差的问题,提出基于改进卷积与分类器的轻量级人脸表情识别方法。在深度可分离卷积的基础上设计出浅层特征提取模块和轻量化卷积残差模块提取特征信息,然后改进分类器去替换全连接层进行表情分类。最终模型的参数量由11、171、271下降至5、925、288;同时在FER2013数据集和CK+数据集上保持了高达73.76%和97.74%的识别率,性能优于目前流行的ResNet18网络。