【摘 要】
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人脸表情识别是人机交互的重要内容,可以广泛应用于医疗、游戏娱乐、驾驶安全等多个领域。现阶段的基于深度学习的人脸表情识别研究中,多数是使用卷积神经网络的结构以提取图像的空间域信息。这些方法主要有两个方面的问题:一是虽然识别率较高,但是通常网络结构比较复杂,参数量和计算量都很大,在表情识别任务中显得臃肿;二是大多数研究使用整张人脸图像作为输入,较少地考虑充分利用和人脸表情相关的局部区域信息。针对这两个
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人脸表情识别是人机交互的重要内容,可以广泛应用于医疗、游戏娱乐、驾驶安全等多个领域。现阶段的基于深度学习的人脸表情识别研究中,多数是使用卷积神经网络的结构以提取图像的空间域信息。这些方法主要有两个方面的问题:一是虽然识别率较高,但是通常网络结构比较复杂,参数量和计算量都很大,在表情识别任务中显得臃肿;二是大多数研究使用整张人脸图像作为输入,较少地考虑充分利用和人脸表情相关的局部区域信息。针对这两个问题,本文基于频率域特征提取和神经网络,提出了三种人脸表情识别模型。本文主要内容如下:（1）为了实现轻量化的深度学习模型,并且利用频率域的优势更好地捕捉人脸表情的变化,本文提出了基于乘积神经网络和残差的人脸表情识别。利用人脸表情序列的平静帧和峰值帧的频率域残差作为表情的特征,并基于此构建乘积神经网络MNN,将频率域的特征和深度学习结合,实现网络的训练和端到端的人脸表情识别输出。（2）针对乘积神经网络MNN只考虑了全局特征,未充分考虑局部信息的问题,本文提出了一维和二维乘积神经网络融合的人脸表情识别。分别在频率域提取人类一维的局部特征和二维的全局特征,并基于此构建了一维二维融合乘积神经网络MS-MNN,将两种特征分别输入MS-MNN的一维分支和二维分支,使用网络融合将两种特征共同用于网络训练,实现人脸表情识别。（3）为了在利用人脸表情相关的局部区域信息的同时进一步减少网络的参数量和运算量,本文提出了基于乘积神经网络和区域分块的人脸表情识别。根据人脸表情的生理学和心理学特点,设计了一种人脸关键区域提取算法,并基于人脸的关键区域构建了分块乘积神经网络RB-MNN,使用了一种分块乘积核并运用了分块降采样的方法使得参数和运算量进一步降低,实现了更加轻量的人脸表情识别。本文在三个公开的数据集上对提出的三种人脸表情识别方法做了实验。实验结果表明,本文中的三种乘积神经网络在大幅度地降低网络参数和运算量的同时,达到与当前相关研究相当的效果,验证了乘积神经网络的有效性。
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