1 天津大学电气自动化与信息工程学院, 天津 300072
2 天津大学机器人与自主系统研究所, 天津 300072
3 天津市过程检测与控制重点实验室, 天津 300072
基于深度学习的表情识别方法存在参数量大、实时性差等问题,针对此问题,提出一种基于轻量卷积网络的多层特征融合的人脸表情识别方法。首先使用改进的倒置残差网络为基本单元搭建轻量卷积网络模型,然后采用池化、1×1卷积、全局平均池化法筛选卷积网络中的浅层特征,并对这些筛选的浅层特征与深层特征进行融合用于表情识别。在两个常用的真实表情数据集RAF-DB和AffectNet上对所提方法进行测试,识别准确率分别达85.49%和57.70%,且模型参数量仅有0.2×10 6。
图像处理 表情识别 卷积神经网络 浅层特征 深层特征 多层特征融合 激光与光电子学进展
2021, 58(6): 0610005
