【摘 要】
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社会需求随着人工智能的快速发展而日益增长,在当前智能化的时代,让机器理解人类情感的应用研究逐步迈入大智慧化社会。其中,基于人脸表情的情感识别研究备受关注,其研究中的人脸数据集可通过相关设备进行无感式图像采集,获取数据的方式简洁方便。但就目前研究现状而言,有标注的人脸表情数据的获取仍是研究工作的难点之一。面对庞大的无标注的人脸表情数据,若仅依靠人工对其进行标注则效率低下,因此对大量的无标注数据进行自
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社会需求随着人工智能的快速发展而日益增长,在当前智能化的时代,让机器理解人类情感的应用研究逐步迈入大智慧化社会。其中,基于人脸表情的情感识别研究备受关注,其研究中的人脸数据集可通过相关设备进行无感式图像采集,获取数据的方式简洁方便。但就目前研究现状而言,有标注的人脸表情数据的获取仍是研究工作的难点之一。面对庞大的无标注的人脸表情数据,若仅依靠人工对其进行标注则效率低下,因此对大量的无标注数据进行自动标注的研究就显得格外重要。本文以此为出发点,采用深度学习方法分别研究了基于有监督学习的人脸表情识别和基于自监督学习的人脸表情自动标注。在有监督学习中,目前人脸表情识别方法更多的是通过增加有标注数据的量来提高其识别准确率,而忽视了方法的效率。因此,将人脸表情识别的准确率和训练效率结合起来尤为重要。本文的深度学习网络Efficient-CapsNet在CapsNet的基础上增加了注意机制路由和深度可分离卷积运算,在保证识别准确率的同时,大大降低了网络参数,提高了网络的训练效率。本文使用Efficient-CapsNet和CapsNet在三个公共人脸表情数据集JAFFE、CK+、FER2013和一个自建老人表情数据集上进行人脸表情识别任务,并综合比较识别准确率和训练效率。在识别准确率方面,Efficient-CapsNet的识别准确率分别达到99.13%、93.07%、72.94%和89.5%,优于大多数其他方法。就训练效率而言,在分辨率为64×64的图像输入和分辨率为48×48的图像输入下,Efficient-CapsNet对单个图像进行训练的时间分别仅为0.125ms和0.033ms,分别比CapsNet快1454.28倍和2730.03倍。实验结果还表明,EfficientCapsNet的训练效率会受到样本量的影响。当样本量较大时,训练效率会逐渐降低,直至稳定。在自监督学习中,面对大量无标注的数据和少量有标注的数据,无监督领域的自监督学习有潜力发挥出更好的性能。本文采用自监督学习框架SimCLR进行人脸表情自动标注任务,通过构造自监督学习的辅助任务,提高编码器学习样本内在属性信息的能力,从而有助于下游任务在少量有标注的数据集上发挥更大的性能。本文利用SimCLR在CK+数据集上的表情分类准确率达到了67.8%。为了更好的提高SimCLR在表征学习过程的能力,本文对SimCLR做出了改进,分别将Efficient-CapsNet和CapsNet的编码器作为SimCLR的基编码器,以此来提高SimCLR在人脸表情位姿方面的表征提取和学习能力。同时针对Efficient-CapsNet和CapsNet编码器输出是7×16维的矩阵形式,本文对SimCLR中的对比损失函数进行了变换,使用SSIM算法对表征矩阵进行相似性度量。根据CK+数据集上的实验结果,基于Efficient-CapsNet改进的SimCLR要比基于CapsNet改进的SimCLR和原始SimCLR识别效果优异,其准确率达到70.4%。最后本文利用基于EfficientCapsNet的SimCLR构建自监督下的人脸表情自动标注模型,在自建老人表情数据集上进行了人脸表情自动标注实验,其结果表明上述人脸表情自动标注模型能够完成70%的自动标注任务。图[45]表[24]参[85]
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