图像生成和深度度量学习的身份感知面部表情识别方法

来源 :计算机辅助设计与图形学学报 | 被引量 : 1次 | 上传用户：naicha125

【摘要】

：

为解决面部表情识别中不同图像的背景信息和身份特征会干扰分类准确率的问题,提出一种将图像合成技术和深度度量学习相结合的身份感知人脸表情识别方法,通过在面部表情识别任务中创建相同身份下的表情组,对人脸图像特征进行比较分类.其结构中对抗生成网络,目标在于学习表情信息并生成表情组;特征提取网络用于将图像转化成为可进行度量学习的特征向量;马氏度量学习网络能够有效地对一对特征值进行比较与分类.该方法在常用面部

【作者】

：

章思远肖世明张蓬黄伟

【机构】

：

南昌大学信息工程学院,西北工业大学计算机学院,南昌大学信息化办公室

【出处】

：

计算机辅助设计与图形学学报

【发表日期】

：

2021年05期

【关键词】

：

深度度量学习图像生成身份感知面部表情识别

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61862043,61971352),江西省主要学科学术和技术带头人培养计划领军人才项目(20204BCJ22011),陕西省自然科学基金(2018JM6015).

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