嵌入注意力机制残差网络的人脸表情识别方法OACSTPCD
Facial Expression Recognition Method Embedded with Attention Mechanism Residual Network
针对非可控环境下人脸图像易受光照、姿态变化等复杂因素的影响,进而造成人脸表情识别中人脸检测率低、表情识别精度差的问题,提出了一 种嵌入注意力机制残差网络的表情识别方法.在人脸检测阶段,采用改进的RetinaFace算法完成多视角人脸检测,获取人脸区域.在特征提取阶段,使用ResNet-50作为特征提取的主干网络.将预处理后的人脸图片,依次通过该网络的通道注意力网络和空间注意力网络,显式地建模全局图像的相互依赖性.在虚线残差单元的快捷连接中,加入平…查看全部>>
钟瑞;蒋斌;李南星;崔晓梅
郑州轻工业大学计算机与通信工程学院,郑州 450001郑州轻工业大学计算机与通信工程学院,郑州 450001郑州轻工业大学计算机与通信工程学院,郑州 450001郑州轻工业大学计算机与通信工程学院,郑州 450001
信息技术与安全科学
注意力机制残差网络表情识别卷积注意力机制模块RetinaFace
《计算机工程与应用》 2023 (11)
基于因子分析和姿态迁移的非正面表情识别算法研究
88-97,10
国家自然科学基金(61702464)河南省科技攻关项目(222102210103,222102210039).
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