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基于局部流形注意力的人脸表情识别
文献摘要：
人脸表情识别在各种人机交互场景中有广泛的应用,但在表情模糊或存在遮挡情况下,现有的表情识别方法效果并不理想.针对表情模糊和遮挡问题,本文提出了一种基于局部流形注意力(SPD-Attention)的网络架构,利用流形学习得到具有更强描述能力的二阶统计信息以加强对表情细节特征的学习,抑制遮挡区域无关特征对网络的影响.同时,针对流形学习过程中由于对数计算导致的梯度消失和爆炸,本文提出了相应的正则约束加速网络收敛.本文在公开表情识别数据集上测试了算法效果,与VGG等经典方法相比取得了显著提升,在AffectNet、CK+、FER2013、FER2013plus、RAF-DB、SFEW上正确率分别为:57.10％、99.01％、69.51％、87.90％、86.63％、49.18％,并在模糊、遮挡表情数据集上相比于Covariance Pooling等目前先进方法提升了1.85％.
文献关键词：
表情识别;流形学习;注意力机制;模糊遮挡表情;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
杜洋涛;杨鼎康;翟鹏;张立华
作者机构：
复旦大学工程与应用技术研究院,上海 200433;智能机器人教育部工程研究中心,上海 200433;吉林省智能科学与工程联合重点实验室,长春 132606;季华实验室,佛山 528200;吉林省人工智能与无人系统工程研究中心,长春 130703
文献出处：
引用格式：
[1]杜洋涛;杨鼎康;翟鹏;张立华-.基于局部流形注意力的人脸表情识别)[J].计算机系统应用,2022(10):15-24
A类：
FER2013plus,模糊遮挡表情
B类：
人脸表情识别,人机交互,遮挡问题,SPD,Attention,网络架构,流形学习,习得,统计信息,细节特征,学习过程,梯度消失,正则,网络收敛,别数,VGG,经典方法,AffectNet,CK+,RAF,DB,SFEW,表情数据集,Covariance,Pooling,注意力机制
AB值：
0.358358
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