【摘 要】
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自然场景下的人脸表情易受局部细微变化以及人脸遮挡等因素影响，传统人脸表情识别方法在此情形的效果较差。针对该问题，提出了一种基于人脸关键特征提取的表情识别方法。该模型以ResNet18为主干网络，利用残差连接模块加深网络结构，可以提取更多深层次的表情特征。首先引入裁剪掩码（Cutout）模块，通过在训练集图像某个区域进行掩码，向训练模型中增加更多遮挡等非线性因素，提升模型在遮挡情形下的鲁棒性；其次分
【基金项目】
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教育部人文社科规划项目（20YJAZH084）； 重庆市技术创新与应用发展专项面上项目（cstc2020jscx-msxmX0190）； 重庆市教委科学技术研究项目（KJZD-K202100505， KJQN202100515）；
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自然场景下的人脸表情易受局部细微变化以及人脸遮挡等因素影响，传统人脸表情识别方法在此情形的效果较差。针对该问题，提出了一种基于人脸关键特征提取的表情识别方法。该模型以ResNet18为主干网络，利用残差连接模块加深网络结构，可以提取更多深层次的表情特征。首先引入裁剪掩码（Cutout）模块，通过在训练集图像某个区域进行掩码，向训练模型中增加更多遮挡等非线性因素，提升模型在遮挡情形下的鲁棒性；其次分别从特征图的通道和空间两个维度提取表情的关键特征，分配更多的权重给表情变化明显的特征图，抑制非表情特征；最后在特征图输出前加入Dropout正则化策略，通过在训练中随机失活部分神经元，达到集成多个网络模型的训练效果，进一步提升模型泛化能力。实验结果表明，提出的方法在两个公开表情数据集FER2013和RAF-DB上分别达到74.366%和86.115%的准确率，与已有的先进方法相比有效提高了表情识别准确率。
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