【摘 要】
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针对人脸表情识别的泛化能力不足、稳定性差以及速度慢难以满足实时性要求的问题,提出了一种基于多尺度核特征卷积神经网络的实时人脸表情识别方法。首先,提出改进的MobileNe
【机 构】
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西南科技大学信息工程学院,特殊环境机器人技术四川省重点实验室（西南科技大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61771411);四川省科技计划项目(2019YJ0449);西南科技大学研究生创新基金资助项目(18ycx123)~~
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针对人脸表情识别的泛化能力不足、稳定性差以及速度慢难以满足实时性要求的问题,提出了一种基于多尺度核特征卷积神经网络的实时人脸表情识别方法。首先,提出改进的MobileNet结合单发多盒检测器(MSSD)轻量化人脸检测网络,并利用核相关滤波(KCF)模型对检测到的人脸坐标信息进行跟踪来提高检测速度和稳定性;然后,使用三种不同尺度卷积核的线性瓶颈层构成三条支路,用通道合并的特征融合方式形成多尺度核卷积单元,利用其多样性特征来提高表情识别的精度;最后,为了提升模型泛化能力和防止过拟合,采用不同的线性变换方式进行
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