【摘 要】
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针对人脸表情识别在特征提取时容易丢失大量有用的特征信息,无法提取更加全面的人脸表情特征的问题,提出了一种多尺度特征融合网络模型（DS-EfficientNet）.该模型包括深层网络和浅层网络两部分,浅层网络用来提取面部表情的细节纹理信息,深层网络提取表情的全局信息.并在浅层网络中加入注意力机制,增强对浅层细节信息的提取能力.最终在通道上进行特征融合,融合之后网络可以提取更加丰富的人脸表情信息.为了
【基金项目】
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陕西省科技计划重点项目（2017ZDCXL-GY-05-03）；
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针对人脸表情识别在特征提取时容易丢失大量有用的特征信息,无法提取更加全面的人脸表情特征的问题,提出了一种多尺度特征融合网络模型（DS-EfficientNet）.该模型包括深层网络和浅层网络两部分,浅层网络用来提取面部表情的细节纹理信息,深层网络提取表情的全局信息.并在浅层网络中加入注意力机制,增强对浅层细节信息的提取能力.最终在通道上进行特征融合,融合之后网络可以提取更加丰富的人脸表情信息.为了减少模型参数,提高模型的泛化性能,将全连接层替换为全局平均池化层,加入批归一化.本文提出的方法在Fer2013和CK+上进行实验,识别准确率达到了73.47%和98.84%.实验证明该方法可以提取人脸更加丰富的表情信息,模型具有更强的泛化能力.
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