【摘 要】
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情感计算是人工智能领域一个热门的研究方向,随着深度学习技术的发展,在人们的日常生活中出现了许多基于情感计算的应用。面部表情识别（Facial Expression Recognition,FER）作为情感计算中一个重要的分支,在人机交互、教育医疗等领域有着重要的应用价值。面部表情识别容易受到遮挡、人物姿态、光照变化等因素的影响,使得表情识别正确率降低。本文通过融合多尺度表情特征、结合多通道的方法,
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情感计算是人工智能领域一个热门的研究方向,随着深度学习技术的发展,在人们的日常生活中出现了许多基于情感计算的应用。面部表情识别（Facial Expression Recognition,FER）作为情感计算中一个重要的分支,在人机交互、教育医疗等领域有着重要的应用价值。面部表情识别容易受到遮挡、人物姿态、光照变化等因素的影响,使得表情识别正确率降低。本文通过融合多尺度表情特征、结合多通道的方法,同时在模型中添加注意力机制,从而提高表情识别正确率。本文主要研究内容如下:（1）针对单一尺度特征不能描述丰富的人脸表情信息的问题,本文提出一种多尺度卷积神经网络,通过设计包含不同大小卷积核的卷积模块,完成多尺度表情特征的提取。同时,由于人脸不同部位对表情识别的影响不同,因此将划分的人脸不同部位（左眼、右眼、鼻子、嘴巴）图像和完整人脸图像输入到多尺度卷积神经网络中,构建多尺度与多通道的表情识别方法,且各通道之间不共享参数。通过该方法,可以提取融合多尺度的全局表情特征和局部表情特征。根据实验结果表明,该方法在CK+、MMI和RAF＿DB表情数据集上与实验设置的baseline（VGGNet）相比,识别率分别提高了6.31%、10.31%和7.68%。（2）卷积神经网络是通过对输入图像均匀地做卷积运算来提取图像特征,然而表情特征并非均匀的分布在人脸图像上。针对这一问题,本文设计了一种多尺度注意力模块,将多尺度注意力模块引入到多通道卷积神经网络中,构建基于注意力机制的多尺度与多通道的表情识别方法。该方法可以从空间域和通道域两方面对表情特征图赋予权重,自适应地学习对表情分类更为重要的特征。通过实验表明,该方法在CK+、MMI和RAF＿DB表情数据集上与（1）中方法相比,识别率得到了进一步的提升,分别提高了3.9%、4%和4%。（3）为了验证和分析本文提出的表情识别方法的有效性,在CK+、MMI和RAF＿DB表情数据集上进行了多组对比实验,实验结果进一步说明了本文方法可以有效地提升表情识别正确率。
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