基于多任务深度卷积神经网络的人脸/面瘫表情识别方法

彭先霖; 张海曦; 胡琦瑶

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基于多任务深度卷积神经网络的人脸/面瘫表情识别方法

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摘要

由于人类个体面部形态各种各样,使得不同人在表达同一感情时有可能产生较大的视觉差异,为了减弱这种内类视觉差异性对人脸表情识别产生的影响,该文提出一种分层多任务学习的人脸表情识别方法,该方法以现有深度卷积神经网络模型为基础,构造双层树分类器以替换输出层的平面softmax分类器,构建深度多任务学习框架,通过利用人脸表情标签和人脸标签共同学习更具辨识力的深度特征,将知识从相关人脸识别任务中迁移过来,从而减弱面部形态对表情识别的影响,提高表情识别性能。实验结果表明,相较于VGGnet,Googlenet和Resnet深度模型,文中提出的方法均提高了人脸表情识别率,且成功推广到面瘫表情识别问题中。

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来源
《西北大学学报：自然科学版》 |2019年第2期|187-192|共6页
作者
彭先霖; 张海曦; 胡琦瑶;
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作者单位

西北工业大学电子信息学院;

西北大学信息科学与技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
表情识别; 人脸识别; 面瘫表情识别; 深度卷积网络; 多任务学习;

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