【摘 要】
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近些年面部表情识别在智能服务设备、虚拟网络交流、医学治疗、司机疲劳监控、心理学等诸多领域都已经具备了广阔的研究和应用前景。但是在实际交流中光照、阴影、姿态等变化会对面部表情产生一定的遮挡,因此面部表情会丢失局部的重要信息,进而会使得面部表情识别鲁棒性较差。另外,仅对图片进行表情识别,忽略了现实生活的动态表达,表情识别结果缺乏真实性。因此,本文针对以上问题,优化生成对抗网络结构、进行卷积网络的最佳级
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近些年面部表情识别在智能服务设备、虚拟网络交流、医学治疗、司机疲劳监控、心理学等诸多领域都已经具备了广阔的研究和应用前景。但是在实际交流中光照、阴影、姿态等变化会对面部表情产生一定的遮挡,因此面部表情会丢失局部的重要信息,进而会使得面部表情识别鲁棒性较差。另外,仅对图片进行表情识别,忽略了现实生活的动态表达,表情识别结果缺乏真实性。因此,本文针对以上问题,优化生成对抗网络结构、进行卷积网络的最佳级联来提高面部表情识别率。主要工作及创新点如下:1.设计了一种表情遮挡补全的生成对抗网络结构,构建并行网络结构PIncepNet（Para Inception Net）进行上下文特征提取,利用条件对抗网络对不同程度遮挡区域进行补全,增加了生成模型的宽度,新的局部遮挡补全网络可以进行更完善的特征学习。该网络为Inception结构内的并联和Inception结构外的并联,用不同的卷积核学习不同空间尺寸的信息,1×1卷积减少特征图的深度,众多有差异的特征图输出在通道上融合。在Celeb A和MMI数据集上进行不同程度的随机遮挡实验证明,与传统生成对抗网络相比,本文的表情遮挡补全网络的遮挡修复更真实,网络模型更加稳定。2.构建P-IncepNet-LSTM网络结构进行动态表情识别,P-IncepNet网络模型提取人脸表情图像的特征表示,然后将这些特征输入时序网络LSTM（Long ShortTerm Memory,LSTM）来增强时间信息编码,LSTM的一个隐藏层设计为128个嵌入节点,此外在LSTM隐藏层的顶部还添加了dropout层,防止训练过拟合。与C3DLSTM等级联的网络的对比实验证明,该网络结构不仅对无遮挡表情识别效果优异,并且对有遮挡的表情识别平均有4.45%的贡献率。3.联合遮挡补全与表情识别网络,建立了遮挡表情实时识别系统,应用在安全驾驶中实时监测驾驶人员的表情,防止路怒症等不良心情导致的交通事故。利用改进的生成对抗网络训练表情补全的最佳模型,在表情识别级联网络中调用该补全模型,实现有遮挡的动态表情识别,并构建系统可视化界面。
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