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。