基于面部关键点和图卷积的表情识别方法 |
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引用本文: | 吴宇凡李春国杨绿溪.基于面部关键点和图卷积的表情识别方法[J].无线电通信技术,2022(5):924-929. |
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作者姓名: | 吴宇凡李春国杨绿溪 |
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作者单位: | 1.东南大学信息科学与工程学院211189; |
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基金项目: | 国家自然科学基金(62171119);江苏省重点研发计划(BE2021013-3)。 |
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摘 要: | 针对现有人脸表情识别方法对于面部细节处的局部特征关注度不足的问题,提出了基于面部关键点和图卷积的人脸表情识别方法CGNet。CGNet将面部图像按面部器官进行分割得到多个分割图像,提取分割图像的多尺度特征并引入空间注意力机制提取细节信息,提升网络对于面部细节的关注度;提取人脸关键点,利用图卷积网络提取出人脸面部的结构信息,提升网络对高维度特征的表示能力。实验结果表明,CGNet是一种高效的表情识别算法,能够获得更有效的面部特征,提高识别准确率。
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关 键 词: | 人脸表情识别 面部关键点 图卷积 空间注意力 多尺度特征 |
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