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题名无注意力胶囊网络的面部表情识别方法
被引量：1
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作者
许学斌
刘晨光
路龙宾
曹淑欣
徐宗瑜
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机构
西安邮电大学计算机学院
西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第22期251-258,共8页
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基金
国家自然科学基金(61673316)
陕西省教育厅项目(16JK1697)
+2 种基金
陕西省重点研发计划(2017GY-071)
陕西省技术创新引导项目(2017XT-005)
咸阳市科技计划项目(2017K01-25-3)。
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文摘
表情识别技术可以从人类的表情中分析出识别对象的情感活动,针对面部表情图像复杂的空间关系和特征信息时,不能建立有效特征提取和映射模型的问题,稀疏多层感知机(spare multilayer perceptron,sMLP)使用很少的参数量让每个空间位置进行交流,而胶囊网络也可以表现特征的空间姿态信息,因此提出了一种新的面部表情识别模型sMLP-CapsNet,以提升表情识别空间关系映射的能力。采用CK+数据集和RAF-DB数据集,通过改进的胶囊神经网络从轮廓到细节提取面部表情图片特征,进而实现面部表情分类。相比于其他面部表情识别算法,模型精度提升效果明显,在CK+数据集和RAF-DB数据集上分别可达到99.48%以及85.69%的识别率,展现了该算法的先进性。
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关键词
深度学习
胶囊神经网络
面部表情识别
稀疏多层感知机(sMLP)
smlp-capsnet
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Keywords
deep learning
capsule neural network
facial expression recognition
spare multilayer perceptron(sMLP)
smlp-capsnet
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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