【摘 要】
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为了解决基于深度学习的人脸表情识别所需训练数据包含表情类别有限且训练数据规模不均衡的问题,提出了Arousal-Valence维度情感空间中基于生成对抗网络的表情图像生成方法 AV-GAN,用于生成更多样且均衡的表情识别训练数据。该方法使用标记分布表示表情图像,通过引入身份控制和表情控制模块,以及对抗学习方法实现在Arousal-Valence空间中随机采样和生成表情图像。在Oulu-CASIA数
【机 构】
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四川大学计算机学院,四川成都610065;四川大学计算机学院,四川成都610065;西藏大学信息科学技术学院,西藏自治区拉萨850000
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为了解决基于深度学习的人脸表情识别所需训练数据包含表情类别有限且训练数据规模不均衡的问题,提出了Arousal-Valence维度情感空间中基于生成对抗网络的表情图像生成方法 AV-GAN,用于生成更多样且均衡的表情识别训练数据。该方法使用标记分布表示表情图像,通过引入身份控制和表情控制模块,以及对抗学习方法实现在Arousal-Valence空间中随机采样和生成表情图像。在Oulu-CASIA数据库上的评估实验显示,使用本文方法对训练数据进行数据增强比使用原训练数据的表情识别准确率可提升6.5%,
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