基于多尺度核特征卷积神经网络的实时人脸表情识别

针对人脸表情识别的泛化能力不足、稳定性差以及速度慢难以满足实时性要求的问题,提出了一种基于多尺度核特征卷积神经网络的实时人脸表情识别方法。首先,提出改进的MobileNet结合单发多盒检测器（MSSD）轻量化人脸检测网络,并利用核相关滤波（KCF）模型对检测到的人脸坐标信息进行跟踪来提高检测速度和稳定性;然后,使用三种不同尺度卷积核的线性瓶颈层构成三条支路,用通道合并的特征融合方式形成多尺度核卷积单元,利用其多样性特征来提高表情识别的精度;最后,为了提升模型泛化能力和防止过拟合,采用不同的线性变换方式进行数据增强来扩充数据集,并将FER-2013人脸表情数据集上训练得到的模型迁移到小样本CK+数据集上进行再训练。实验结果表明,所提方法在FER-2013数据集上的识别率达到73.0%,较Kaggle表情识别挑战赛冠军提高了1.8%,在CK+数据集上的识别率高达99.5%。对于640×480的视频,人脸检测速度达到每秒158帧,是主流人脸检测网络多任务级联卷积神经网络（MTCNN）的6.3倍,同时人脸检测和表情识别整体速度达到每秒78帧。因此所提方法能够实现快速精确的人脸表情识别。     

融入注意力的残差网络表情识别方法

针对现有的卷积神经网络模型算法对人脸表情特征表达能力不足、识别精度不高、模型参数量大的问题，提出一种融入注意力的残差网络人脸表情识别方法。该方法在特征提取部分利用卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM)增强对判别性特征的表示；通过残差结构的卷积层提取表情特征；利用Softmax进行表情分类。实验结果表明，与原ResNet模型方法相比，以较小参数量的增加取得更好的识别效果，在FER2013、JAFFE和CK+数据集上的识别率分别提升了2.68百分点、6.40百分点和6.06百分点，与其他相关方法的对比也证明了其有效性。     

一种基于深度学习的表情识别方法

针对人脸表情识别鲁棒性差,容易受身份信息干扰的问题,提出一种具有局部并行结构的深度神经网络识别算法。首先使用稀疏自编码算法训练得到不同尺度的卷积核,然后提取卷积核特征并作池化处理,使特征具有一定的平移不变性,最后采用与表情相关的7个并行的4层网络得到最终的分类结果。实验结果表明,在标准的人脸表情识别库上进行独立测试时,本文提出的局部并行深度神经网络的表情识别方法对测试集的人不出现在训练集中的情况有较好表现,相比其他算法更具有实用性。     

深度二值卷积网络的人脸表情识别方法

为解决人脸表情识别时存在的参数量大、速度低和表情区域特征表示力不足的问题,提出一种基于深度二值卷积网络的人脸表情识别方法.首先设计一个二值卷积与传统卷积并行运算的轻量化网络模型BRNet,以降低网络模型参数的复杂度,从而提升识别的速度;然后构建一个动态半径策略提取表情二值特征,并形成表情区域注意权重,实现表情局部特征与...     

基于多尺度特征注意力机制的人脸表情识别

针对传统卷积神经网络在人脸表情识别过程中存在有效特征提取针对性不强、识别准确率不高的问题,提出一种基于多尺度特征注意力机制的人脸表情识别方法。用两层卷积层提取浅层特征信息;在Inception结构基础上并行加入空洞卷积,用来提取人脸表情的多尺度特征信息;引入通道注意力机制,提升模型对重要特征信息的表示能力;最后,将得到的特征输入Softmax层进行分类。通过在公开数据集FER2013和CK+上进行仿真实验,分别取得了68.8%和96.04%的识别准确率,结果表明该方法相比许多经典算法有更好的识别效果。     

多尺度注意力机制下的人脸表情识别算法设计

为了优化在人脸表情较模糊情况下的识别效果,并更好地获取表情的表征数据,设计一种多尺度注意力机制下的人脸表情识别方法。对人脸表情图像进行缩放与扩充预处理操作,从图像中提取人脸表情解耦表征皮沟数据,通过卷积神经网络对提取到的解耦表征皮沟数据进行特征捕捉。引入了多尺度注意力机制,有选择性地关注重要的表情特征。同时,利用多通道的表情识别方法,自适应地提取人脸组件区域内的表情信息,从而识别人脸表情。实验分析结果表明,所提方法在四类不同表情标签对应的人脸表情识别召回率始终高于对照组,均达到了98%以上,识别效果优势显著。     

基于改进卷积及分类器的轻量级人脸表情识别

目前深度学习的表情识别方法存在参数量大、实时性差的问题,提出基于改进卷积与分类器的轻量级人脸表情识别方法。在深度可分离卷积的基础上设计出浅层特征提取模块和轻量化卷积残差模块提取特征信息,然后改进分类器去替换全连接层进行表情分类。最终模型的参数量由11、171、271下降至5、925、288;同时在FER2013数据集和CK+数据集上保持了高达73.76%和97.74%的识别率,性能优于目前流行的ResNet18网络。     

增强可分离卷积通道特征的表情识别研究

针对目前人脸表情识别准确率不高、网络模型参数复杂等问题,提出一种增强可分离卷积通道特征的人脸表情识别研究方法。设计了一种轻量型卷积神经网络结构提取表情特征,在卷积层中采用深度可分离卷积减少网络参数;引入了压缩激发模块,对不同通道的特征进行权重分配,在不同的卷积层采用不同的压缩率来增强网络对人脸表情的特征提取能力;将提取到的特征送入分类器实现人脸表情分类,在CK+和FER2013数据集上进行实验并分析。实验结果表明：与现有方法相比,提出的网络结构在CK+和FER2013数据集上,识别率分别提高了0.15个百分点和3.29个百分点,且网络模型参数量降低了75%。所提方法在降低网络参数的同时,提高了表情识别准确率。     

基于改进卷积神经网络的多视角人脸表情识别

人脸表情识别是计算机视觉领域的研究热点之一。针对自然状态下的人脸存在多视角变化、脸部信息缺失等问题,提出了一种基于MVFE-LightNet（Multi-View Facial Expression Lightweight Network）的多视角人脸表情识别方法。首先,在残差网络的基础上设计卷积网络提取不同视角下的表情特征,引入深度可分离卷积来减少网络参数。其次,嵌入压缩和奖惩网络模块学习特征权重,利用特征重新标定方式提高网络表示能力,并通过加入空间金字塔池化增强网络的鲁棒性。最后,为了进一步优化识别结果,采用AdamW（Adam with Weight decay）优化方法使网络模型加速收敛。在RaFD、BU-3DFE和Fer2013表情库上的实验表明,该方法具有较高的识别率,且减少网络计算时间。     

基于Gabor小波和稀疏表示的人脸表情识别

通过分析Gabor小波和稀疏表示的生物学背景和数学特性,提出一种基于Gabor小波和稀疏表示的人脸表情识别方法。采用Gabor小波变换对表情图像进行特征提取,建立训练样本Gabor特征的超完备字典,通过稀疏表示模型优化人脸表情图像的特征向量,利用融合识别方法进行多分类器融合识别分类。实验结果表明,该方法能够有效提取表情图像的特征信息,提高表情识别率。     

基于深度可分离卷积结构的人脸表情识别研究

人脸表情识别是计算机视觉领域中人脸识别的一个重要分支。由于人脸表情多样性,头部姿态变化以及表情主 体所处环境等诸多因素的影响,给人脸表情识别的工作带来了很大的挑战。针对采用传统卷积神经网络,由于其模型参数数 量多,且比传统机器学习算法的人脸表情识别精度的提高有限,给出了一种基于深度可分离卷积结构的改进卷积神经网络模 型。基于该模型对Fer2013灰度表情识别数据集进行实验,结果表明,在保证了68.31% 的较高准确率情况下,与传统卷积神经 网络相比,模型的网络结构得到了优化,模型参数数量大大减少,且模型参数的利用效率较高。     

基于改进MobileNet网络的人脸表情识别

针对轻量级卷积神经网络MobileNet应用于人脸表情识别实时性较差、最小输入尺寸较大、准确率不高等问题,提出一种改进的MobileNet网络模型——M-MobileNet(Modified MobileNet)。M-MobileNet具有比原网络更好的轻量级特性。该网络模型基于一种改进的深度可分离卷积层,不仅具有MobileNet模型中深度可分离卷积减少卷积计算量的特点,还解决了在深度卷积层后可能会导致信息丢失的问题。在分类器选择上,M-MobileNet使用线性支持向量机(SVM)进行人脸表情分类,参数量较MobileNet网络大大减少。在CK+、KDEF数据集及移动端上的实验证明,改进后的MobileNet网络模型具有更好的识别性能。     

基于深度可分卷积神经网络的实时人脸表情和性别分类

针对目前普通卷积神经网络（CNN）在表情和性别识别任务中出现的训练过程复杂、耗时过长、实时性差等问题,提出一种深度可分卷积神经网络的实时人脸表情和性别识别模型。首先,利用多任务级联卷积网络（MTCNN）对不同尺度输入图像进行人脸检测,并利用核相关滤波（KCF）对检测到的人脸位置进行跟踪进而提高检测速度。然后,设置不同尺度卷积核的瓶颈层,用通道合并的特征融合方式形成核卷积单元,以具有残差块和可分卷积单元的深度可分卷积神经网络提取多样化特征,并减少参数数量,轻量化模型结构;使用实时启用的反向传播可视化来揭示权重动态的变化并评估了学习的特征。最后,将表情识别和性别识别两个网络并联融合,实现表情和性别的实时识别。实验结果表明,所提出的网络模型在FER-2013数据集上取得73.8%的识别率,在CK+数据集上的识别率达到96%,在IMDB数据集中性别分类的准确率达到96%;模型的整体处理帧率达到80 frame/s,与结合支持向量机的全连接卷积神经网络方法所得结果相比,有着1.5倍的提升。因此针对数量、分辨率、大小等差异较大的数据集,该网络模型检测快,训练时间短,特征提取简单,具有较高的识别率和实时性。     

结合改进卷积神经网络与通道加权的轻量级表情识别

目的 表情是人机交互过程中重要的信息传递方式,因此表情识别具有重要的研究意义。针对目前表情识别方法存在背景干扰大、网络模型参数复杂、泛化性差等问题,本文提出了一种结合改进卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)与通道加权的轻量级表情识别方法。方法 首先,采用标准卷积和深度可分离卷积组合神经网络结构,再利用全局平均池化层作为输出层,简化网络的复杂程度,有效降低网络参数;其次,网络引入SE(squeeze-and-excitation)模块进行通道加权,通过在不同卷积层后设置不同的压缩率增强表情特征提取能力,提升网络模型精度;最后,用softmax分类函数实现各类表情的准确分类。结果 本文网络参数量为6 108 519,相较于识别性能较好的Xception神经网络参数减少了63%,并且通过对网络模型的实时性测试,平均识别速度可达128帧/s。在5个公开的表情数据集上验证网络模型对7种表情的识别效果,与7种卷积神经网络方法相比,在FER2013 (Facial Expression Recognition 2013)、CK+(the extended...     

面向类内差距表情的深度学习识别

目的 为解决真实环境中由类内差距引起的面部表情识别率低及室内外复杂环境对类内差距较大的面部表情识别难度大等问题,提出一种利用生成对抗网络（generative adversarial network,GAN）识别面部表情的方法。方法 在GAN生成对抗的思想下,构建一种IC-GAN（intra-class gap GAN）网络结构,使用卷积组建编码器、解码器对自制混合表情图像进行更深层次的特征提取,使用基于动量的Adam（adaptive moment estimation）优化算法进行网络权重更新,重点针对真实环境面部表情识别过程中的类内差距较大的表情进行识别,使其更好地适应类内差异较大的任务。结果 基于Pytorch环境,在自制的面部表情数据集上进行训练,在面部表情验证集上进行测试,并与深度置信网络（deep belief network,DBN）和GoogLeNet网络进行对比实验,最终IC-GAN网络的识别结果比DBN网络和GoogLeNet网络分别提高11%和8.3%。结论 实验验证了IC-GAN在类内差距较大的面部表情识别中的精度,降低了面部表情在类内差距较大情况下的误识率,提高了系统鲁棒性,为面部表情的生成工作打下了坚实的基础。     

多尺度融合注意力机制的人脸表情识别网络

针对在人脸表情识别中普通卷积神经网络难以提取有效特征、网络模型参数复杂等问题,提出了一种多尺度融合注意力机制网络（multi-scale integrated attention network,MIANet）。为了同时增加网络的宽度和深度又避免冗余计算,在网络中引入Inception结构,用于提取图像的多尺度特征信息。使用高效通道注意机制（efficient channel attention,ECA）,强调与面部表情相关的区域抑制不相关的背景区域,提高重要面部特征的表达能力。在卷积层中采用深度可分离卷积,减少网络参数,防止过拟合。使用提出的方法在公开数据集FER-2013和CK+上进行实验,分别取得了95.76%和72.28%的准确率。实验结果表明,该方法识别效果较好,泛化能力较强,在人脸表情识别中对网络结构设置和参数配置方面具有一定的参考价值。     

自适应Gabor卷积核编码网络的表情识别方法

人脸表情识别是计算机视觉领域研究的热点之一。针对传统Gabor网络提取表情图像高维特征识别率不高、泛化性不强的问题,结合卷积神经网络学习局部特征的优点,提出多通道、图像分块、优化Gabor卷积核参数的方法实现表情图像卷积,对提取的表情自适应特征进行分析,首先进行通道内降维,然后采用自动编码器理论解决高维特征降维和多通道特征融合的问题。因为传统支持向量机（Support Vector Machine,SVM）对多分类问题不敏感,所以采用遗传算法优化出最大间隔分类面,进而得到适应度较高的分类器参数。对设计的GaAeS-net（Gabor Autoencoder Support Vector Machine Convolution Network）网络分别在CK+、JAFFE、FER2013、CHD2018等数据库上进行实验,并与现有模型进行对比,最高识别率可达到99.34%,从而证明GaAeS-net模型具备良好的识别率和泛化性。     

降低参数规模的卷积神经网络模型压缩方法

针对卷积神经网络模型参数规模越来越大导致难以在计算与存储资源有限的嵌入式设备上大规模部署的问题,提出一种降低参数规模的卷积神经网络模型压缩方法。通过分析发现,卷积层参数量与输入输出特征图数量以及卷积核大小有关,而全连接层参数数量众多且难以大幅减少。通过分组卷积减少输入输出特征图数量,通过卷积拆分减小卷积核大小,同时采用全局平均池化层代替全连接层的方法来解决全连接层参数数量众多的问题。将上述方法应用于LeNet5和AlexNet进行实验,实验结果表明通过使用组合压缩方法对LeNet5模型进行最大压缩后,参数规模可减少97%,识别准确率降低了不到2个百分点,而压缩后的AlexNet模型参数规模可减少95%,识别准确率提高了6.72个百分点,在保证卷积神经网络精度的前提下,可大幅减少模型的参数量。     

注意力金字塔卷积残差网络的表情识别

人脸表情是人类内心情绪最真实最直观的表达方式之一,不同的表情之间具有细微的类间差异信息。因此,提取表征能力较强的特征成为表情识别的关键问题。为提取较为高级的语义特征,在残差网络（ResNet）的基础上提出一种注意力金字塔卷积残差网络模型（APRNET50）。该模型融合金字塔卷积模块、通道注意力和空间注意力。首先用金字塔卷积提取图像的细节特征信息,然后对所提特征在通道和空间维度上分配权重,按权重大小定位显著区域,最后通过全连接层构建分类器对表情进行分类。以端到端的方式进行训练,使得所提网络模型更适合于精细的面部表情分类。实验结果表明,在FER2013和CK+数据集上识别准确率可以达到73.001%和94.949%,与现有的方法相比识别准确率分别提高了2.091个百分点和0.279个百分点,达到了具有相对竞争力的效果。