基于深度学习的表情识别研究

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作为人类情感最直接载体,面部表情是情感分析领域重点研究对象之一,对其实现精确识别有助于提高人机交互系统的情绪感知能力,具有重要意义。为此,针对现有面部表情识别模型的不足,从不同数据源角度出发,分析研究了面向图像和面向视频的表情识别方法,具体如下。1.针对面向图像的表情识别,研究了一种基于注意力机制和区域间一致融合的识别方法。具体地,首先搭建基于注意力机制的卷积神经网络提取眉毛、眼睛、鼻子和嘴巴区域特征,根据区域特征的重要程度进行自动加权,从而增加高贡献度区域特征比例。其次,结合区域间一致融合模块将区域特征线性整合为全局特征,并利用所设计的损失函数,保证区域间的一致性,消除易混淆区域对识别结果的影响。最后,通过CK+数据集和RAF-DB数据集进行实验分析,其识别精度分别达到97.44%和85.43%。理论与实验分析表明所提出的基于注意力机制和区域间一致融合的图像表情识别方法具有一定优越性。2.针对面向视频的表情识别,研究了一种基于多模融合的识别方法。具体地,首先在数据预处理阶段将视频分割为多个片段,并利用光流特征和面部标志点轨迹特征协同表征视频片段中面部运动,从而降低冗余信息干扰和提高面部表情变化捕捉能力。其次,搭建基于注意力的卷积神经网络和基于三维分解卷积的残差神经网络结构实现时空特征提取。然后,引入多模融合模块综合表情信息,实现整体情感判断。最后,通过CK+数据集和MMI数据集进行实验分析,其识别精度分别达到98.80%和79.33%。理论与实验分析表明所提出的基于多模融合的视频表情识别方法具有一定优越性。
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