重庆理工大学学报（自然科学）

重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2020, Vol. 34 ›› Issue (6): 146-153.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425（Z）.2020.06.021

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基于面部生理特征和深度学习的表情识别方法

戴 蓉   

  1. 中国民用航空飞行学院，四川 广汉 ６１８３０７
  • 收稿日期:2019-03-01 发布日期:2020-07-08
  • 作者简介:戴蓉,女,硕士,副教授,主要从事计算机仿真?数据库技术?多媒体技术研究,E-mail:dengrur@163.com。
  • 基金资助:
    国家自然基金民航联合基金项目(60879023);国家重点实验室项目“直升机高功率密度齿轮传动系统非 线性动态特性研究”(HTL-0-19K01)

  • Received:2019-03-01 Published:2020-07-08

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摘要： 针对现有深度网络人脸表情识别方法中网络训练不足，以及迁移学习冗余信息等 问题，提出一种新的端到端深度神经网络框架，该框架分为面部组成模块、表征模块和分类模块 ３个部分，在表征模块中引入了一种新的构建函数，由卷积运算和元素点乘操作组成，可有效提 高面部特征的识别能力。另外，基于面部肌肉的运动产生面部表情变化原理，设计了新的损失 函数 ＳｏｆｔｍａｘＭＳＥＲＥＧ，使整个神经网络的学习过程规范化，保证提出的神经网络可以显式地学 习特定的表情特征。实验结果表明：与其他先进的表情识别方法对比，该模型对实验室控制和 野外环境下的图像适用性能更好，表情识别准确率更高。

关键词: 人脸表情识别, 卷积神经网络, 损失函数, 深度学习

中图分类号: 

  • TP391