典型文献
基于多层感知机改进型Xception人脸表情识别
文献摘要：
针对使用深度学习提取人脸表情图像特征时易出现冗余特征,提出了一种基于多层感知机(MLP)的改进型Xception人脸表情识别网络.该模型将Xception网络提取的特征输入至多层感知机中进行加权处理,提取出主要特征,滤除冗余特征,从而使得识别准确率得到提升.首先将图像缩放为48*48,然后对数据集进行增强处理,再将这些经过处理的图片送入本文所提网络模型中.消融实验对比表明:本文模型在CK+数据集、JAFFE数据集和MMI数据集上的正确识别率分别为98.991％、99.02％和80.339％,Xception模型在CK+数据集、JAFFE数据集和MMI数据集上的正确识别率分别为97.4829％、90.476％和74.0678％,Xception+2lay模型在CK+数据集、JAFFE数据集和MMI数据集上的正确识别率分别为98.04％、84.06％和75.593％.通过以上消融实验对比,本文方法的识别正确率明显优于Xception模型与Xception+2lay模型.与其他模型相比较也验证了本文模型的有效性.
文献关键词：
人脸表情识别;卷积神经网络(CNN);多层感知机;Xception;深度可分离卷积
中图分类号：
作者姓名：
韩保金;任福继
作者机构：
合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥230601;德岛大学先端技术科学教育部,德岛7708502,日本
文献出处：
引用格式：
[1]韩保金;任福继-.基于多层感知机改进型Xception人脸表情识别)[J].湖南大学学报（自然科学版）,2022(06):65-72
A类：
Xception+2lay
B类：
多层感知机,改进型,人脸表情识别,使用深度,表情图,图像特征,冗余特征,MLP,识别网络,至多,滤除,识别准确率,图像缩放,送入,消融实验,实验对比,CK+,JAFFE,MMI,识别率,上消,深度可分离卷积
AB值：
0.220559
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