典型文献
强化类间区分的深度残差表情识别网络
文献摘要：
深度人脸表情识别是神经网络应用于模式识别上一项极具挑战性的任务.相对于身份认证和特征点识别等人脸识别任务,表情识别任务中存在着大量的冗余信息,要得到好的效果,需要更精确的分类.多数研究关注点在数据的泛化性和网络结构上,而忽视了数据的类间关系.提出了一种基于类间分析的深度残差表情识别网络RMRnet.首先,将数据通过骨干网络Resnet18得到混淆矩阵,进一步得到召回率矩阵分析类间关系;然后,凭借类间关系设计网络结构分支,进一步区分强联系类,设计补充支路平衡弱联系类;最后,将分支添加到骨干网络的相应位置,得到RMRnet网络模型.在流行的大型数据库上,与基准方法和近年来的先进方法的对比实验结果表明,提出的方法相较于基准方法效果良好,在一众先进方法中也有很强的竞争力.
文献关键词：
表情识别;神经网络;混淆矩阵;类间关联
中图分类号：
作者姓名：
黄浩;葛洪伟
作者机构：
江苏省模式识别与计算智能工程实验室(江南大学),江苏 无锡 214122;江南大学 人工智能与计算机学院,江苏 无锡 214122
文献出处：
引用格式：
[1]黄浩;葛洪伟-.强化类间区分的深度残差表情识别网络)[J].计算机科学与探索,2022(08):1842-1849
A类：
RMRnet,类间关联
B类：
识别网络,人脸表情识别,网络应用,模式识别,身份认证,特征点识别,人脸识别,冗余信息,关注点,泛化性,数据通,骨干网络,Resnet18,混淆矩阵,召回率,回率矩阵,矩阵分析,设计网,支路,路平,基准方法
AB值：
0.326211
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