【摘 要】
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随着智能化时代的来临,人脸表情识别技术在多个领域有着越来越明显的实用价值。深度学习的不断发展,为人脸表情识别带来了新的突破点和发展趋势。人脸表情识别一直是一个充满
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随着智能化时代的来临,人脸表情识别技术在多个领域有着越来越明显的实用价值。深度学习的不断发展,为人脸表情识别带来了新的突破点和发展趋势。人脸表情识别一直是一个充满挑战的任务,存在遮挡的低质人脸图像和特征冗余问题对表情识别造成了严重影响。本文以深度学习技术为基础,创新型的提出了将卷积神经网络与生成对抗网络将结合,对低质数据进行改进;在特征提取阶段,采用聚类算法对深层特征进行筛选,极大的提高了表情识别的精确度。具体如下:1.针对低质人脸图像的遮挡或破损的问题,提出了一种基于端到端的低质人脸图像表情识别方法。本文通过在现有的人脸数据集上手工添加破损或遮挡作为低质样本集,利用生成对抗网络修复图像,将复原后的图像和低质人脸表情图像以及原始图像通过卷积神经网络分类器构成三输入分类器,利用三元排序约束判别损失指导模型训练,以达到更好的分类效果。2.针对特征冗余的问题,提出了一种基于卷积神经网络的特征图聚类方法。首先通过预训练网络提取网络最后一层卷积层的特征图,然后对特征图进行聚类操作,取聚类中心构成新的特征图集合,以聚类后的特征图训练分类器。本文将有监督的深度学习方法与传统的机器学习方法相结合,使用特征图聚类进行特征去冗余让网络学习到更有效的特征。针对人脸表情识别,本文提出的方法1解决了输入图片数据存在的问题,问题2则解决了输入图片数据在特征提取过程中存在的特征冗余问题。本文方法均通过在Fer2013和CK+人脸表情数据集上进行验证,基于生成对抗网络的方法在低质人脸表情上有较高的识别率,使用三元排序损失能够更好的指导网络修复图像;通过特征图聚类的方式对深度神经网络进行特征去冗余,最终能够达到相对较高的分类精度。
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