【摘 要】
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表情识别是智能化人机交互领域中的关键技术,有助于机器更好地理解人类的情感状态和意图。其中,面向图像序列的动态表情识别凭借着时间变化关系在描述面部表情时具有更大优势,成为当前热门研究方向。但研究发现还存在着一些问题,如现有方法提取到的特征无法精确表征面部表情,易受光照变化的影响,且现有损失函数难以有效区分高相似度表情类别。因此,本文采用融合特征提取方法和改进损失函数对动态表情识别展开分析和研究。1.
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表情识别是智能化人机交互领域中的关键技术,有助于机器更好地理解人类的情感状态和意图。其中,面向图像序列的动态表情识别凭借着时间变化关系在描述面部表情时具有更大优势,成为当前热门研究方向。但研究发现还存在着一些问题,如现有方法提取到的特征无法精确表征面部表情,易受光照变化的影响,且现有损失函数难以有效区分高相似度表情类别。因此,本文采用融合特征提取方法和改进损失函数对动态表情识别展开分析和研究。1.为获取更具辨别性的可区分特征,本文提出了一种融合特征动态表情识别方法。针对3DIR网络结构进行改进,用以提取全局深度卷积特征;同时获取面部关键区域的LBP-TOP局部纹理特征;将两种特征进行级联处理,利用特征权重（?）值来完成特征向量拼接,以便更加充分地利用两种特征,实现全局深度卷积特征和局部纹理特征的相互补充。实验结果表明,在CK+和OULU-CASIA数据集上,融合特征方法相比单一特征方法表情识别准确率明显提升,分别达到了98.12%和87.3%,且优于目前大多数主流方法。该方法能够实现更加精确、有效的动态表情识别,同时解决了模型对光照变化鲁棒性较差的问题。2.针对网络模型中损失函数出现特征类内分散、特征类间未分离的问题,本文在上述融合特征方法的基础上进一步展开研究,提出了加性余弦值间隔损失函数ACM Loss。该损失函数把优化更加集中在夹角余弦值上,充分考虑特征类间距离对分类的影响,通过添加夹角余弦值间隔m,以此优化分类界限。同时加大网络训练力度来优化输出,提升分类效果。实验结果表明,利用ACM Loss损失函数训练出的网络模型在CK+和OULU-CASIA数据集上的识别效果均得到一定程度提升,与其它损失函数相比,也具有显著优势。综合来看,融合特征方法能够让网络着重关注更具辨识性的可区分度特征,而ACM Loss则进一步优化了分类界限,针对那些高相似度表情类别特征进行了强区分,二者共同作用能更好地提升动态表情识别效果。
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