【摘 要】
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近年来,深度学习以及人工智能飞速发展,社会对于人机交互的需求越来越大,作为人机交互领域重要组成部分的人脸面部表情成为广大学者的研究热点。人脸面部表情是人类内心情绪的真实反映,在人类的沟通交流中发挥了极大的作用。当前表情识别算法分为传统的表情识别算法和深度学习的表情识别算法,传统的表情识别算法需要人为设计特征,深度学习的算法使用卷积自动提取特征成为广大研究者的研究热点。而深度学习的方式会存在冗长的训
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近年来,深度学习以及人工智能飞速发展,社会对于人机交互的需求越来越大,作为人机交互领域重要组成部分的人脸面部表情成为广大学者的研究热点。人脸面部表情是人类内心情绪的真实反映,在人类的沟通交流中发挥了极大的作用。当前表情识别算法分为传统的表情识别算法和深度学习的表情识别算法,传统的表情识别算法需要人为设计特征,深度学习的算法使用卷积自动提取特征成为广大研究者的研究热点。而深度学习的方式会存在冗长的训练周期,复杂的模型参数等问题。因此增强特征表现力、探索轻量化模型是值得研究的问题。针对这些问题,本文进行了如下研究。（1）为了在增强特征表现力的同时降低模型的复杂度,提出了拆分卷积残差网络（SPResNet18）的表情识别方法。该方法以ResNet18为骨干网络,将其中的basic block替换为拆分卷积,拆分卷积将输入特征在通道维度按照一定的比例分成两部分:一部分使用组卷积,另一部分使用点卷积,3×3的组卷积可以获取特征之间的内在信息以及减少参数量,1×1点卷积可以补充微小的细节特征信息,使用拆分卷积可以增强模型提取特征的能力同时能够降低模型的复杂度,使模型更加的轻量化。将SPResNet18在FER2013和RAF-DB数据集上进行实验验证,识别准确率分别达到了72.444%和83.638%,相比于基础网络ResNet18参数量降低了62.54%。（2）为进一步增强表情识别准确率,提出了注意力拆分卷积残差网络（SPResNet18＿CA）的表情识别方法。在SPResNet18的基础上融入坐标注意力机制,坐标注意力机制将位置信息融入网络中能够捕获特征之间的长程依赖信息,并且对输入特征进行权值分配,从而达到增强特征表现力的目的。在FER2013和RAF-DB数据集上进行实验验证,识别准确率分别为72.666%和84.420%,相比于基础网络ResNet18参数量降低了61.87%。（3）为使表情识别算法在轻量化的同时增强表情识别准确率,提出了改进轻量化卷积神经网络的表情识别方法。对轻量化卷积网络DenseNet121进行改进,将多分支模块融入Dense Block,使得多分支模块增强特征表现力的特点与DenseNet121的轻量化结合到一起,使模型实现了轻量化的同时增强了特征表现力。在FER2013和RAF-DB数据集上识别准确率分别为72.778%和86.017%,相比于第三章第四章的模型参数量分别下降了63.87%、64.51%,相比于ResNet18模型参数量下降了86.47%。
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