一种基于隔离损失函数的人脸表情识别方法

• 作者: 关胜晓 曾逸琪
• 来源期刊: 信息技术与网络安全
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸表情识别 隔离损失 卷积神经网络 特征分布
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 80-84
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 3156字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2018.06.017

摘要

提出了一种新的损失函数—隔离损失(Island Loss),来增强神经网络所提取特征的判别性.隔离损失不仅能减小同一类的特征的差异,而且能够增大不同类之间特征的空间分布,以此提升特征的判别效果.在CK+人脸表情数据集上的实验结果证明,用隔离损失的效果超出用中心损失(Center Loss)和多分类损失(Softmax Loss),识别效果可与目前最好的人脸表情识别方法相比.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	关胜晓	中国科学技术大学信息科学技术学院	35	355	9.0	18.0
2	曾逸琪	中国科学技术大学信息科学技术学院	2	8	2.0	2.0