【摘 要】
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深度神经网络模型因为其优秀的性能被广泛用于人脸表情识别研究。但是,现有的人脸表情数据集仍存在着数据量不足和种类不均衡的问题,这已经逐渐成为提高表情识别率的瓶颈。生成对抗网络可以生成多样化的图像,在数据增强领域取得了良好的效果,有效的提升了深度学习在情感计算方面的性能。基于此,本论文利用生成对抗网络对人脸表情数据集进行增强,以提升人脸表情分类的准确率。论文的主要研究工作如下:（1）将Star GAN
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深度神经网络模型因为其优秀的性能被广泛用于人脸表情识别研究。但是,现有的人脸表情数据集仍存在着数据量不足和种类不均衡的问题,这已经逐渐成为提高表情识别率的瓶颈。生成对抗网络可以生成多样化的图像,在数据增强领域取得了良好的效果,有效的提升了深度学习在情感计算方面的性能。基于此,本论文利用生成对抗网络对人脸表情数据集进行增强,以提升人脸表情分类的准确率。论文的主要研究工作如下:（1）将Star GAN用于人脸表情数据增强。同时针对Star GAN生成图像出现的嘴部区域生成模糊等问题,改进模型的重构损失函数,引入了上下文损失函数和Attention U-Net模型,提出了改进后LAUN improved Star GAN模型。实验表明改进后的模型缓解了原模型生成图像中存在的嘴部区域生成模糊等问题。同时基于KDEF和MMI的增强数据集上的表情识别率进一步提高。（2）相比较于实验室环境下的数据集,自然条件下的数据集特征更丰富,内容更复杂,也更有挑战性。论文在LAUN improved Star GAN模型的基础上引入了样式代码,样式代码使得模型学习特征的能力和模型生成图像的多样性得到了进一步提升。在自然环境下的人脸表情数据RAF-DB和Affect Net上的实验结果表明,进一步改进后的SC-LAUN improved Star GAN模型生成的人脸图像质量更好,数据增强后的数据集对人脸表情识别率的提升更明显。
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