【摘 要】
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人脸表情蕴含着丰富的情感信息,在人们沟通交流的过程中起到了重要的作用。随着2017年人工智能正式升级为中国国家战略,人脸表情识别受到了国内外研究者们的广泛关注。目前人脸表情识别研究过于依赖可控环境下的充足光照、正面、无遮挡的表情图像来开展实验;而表情识别技术的落地,必须克服非可控环境造成的不利影响。因此研究非可控环境下的人脸检测和特征提取方法,成为了提高检测速度与表情识别率的关键。研究内容如下:（
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人脸表情蕴含着丰富的情感信息,在人们沟通交流的过程中起到了重要的作用。随着2017年人工智能正式升级为中国国家战略,人脸表情识别受到了国内外研究者们的广泛关注。目前人脸表情识别研究过于依赖可控环境下的充足光照、正面、无遮挡的表情图像来开展实验;而表情识别技术的落地,必须克服非可控环境造成的不利影响。因此研究非可控环境下的人脸检测和特征提取方法,成为了提高检测速度与表情识别率的关键。研究内容如下:（1）针对非可控环境下人脸误检率高、表情识别率低的问题,提出了一种改进Retina Face的多视角人脸检测和表情识别方法。首先,选择Res Net-50作为Retina Face的主干特征提取网络,降低了多姿态表情图像的人脸检测误检率和算法出现过拟合的可能性;其次,重构了Retina Face算法的多任务损失函数,在确保检测准确率的同时,加快了检测速率。最后,在Res Net-50的基础上,实现了多视角人脸表情识别。与基线算法相比,该方法在较短时间内准确获取了8040幅Ra FD图像和15万幅Multi-PIE图像上的人脸区域,并在两个图像库上分别取得了94.05%和89.53%的最高识别率。（2）针对非可控环境下人脸图像易受光照、姿态变化干扰,进而造成表情识别率过低的问题,提出了一种嵌入注意力机制的表情识别方法。该方法在改进Retina Face检测到的人脸区域的基础上,依靠注意力机制,构建新的深度学习网络。使该网络在提取表情特征的同时,抑制非表情区域的干扰。与基线方法相比,该方法在RAF-DB和FER2013数据库上分别取得了87.65%和73.57%的最高识别率。实验结果证明了算法的有效性。
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