基于公共空间视频的人脸情绪识别

• 作者: 卿粼波 周文俊 唐韬 滕奇志 熊文诗 王露
• 来源期刊: 安徽工业大学学报（自然科学版）
• 关键词: 人脸情绪识别 感受野 卷积神经网络 表情数据集 双流网络
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 机械、控制与电气
• 页码范围: 68-73,79
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7872.2019.01.013

摘要

针对公共空间中人脸情绪识别准确率不高的问题,提出一种结合不同感受野和双流卷积神经网络的人脸情绪识别方法.首先建立基于公共空间视频的人脸表情数据集;然后设计一个双流卷积网络,以尺寸为224×224的单帧人脸图像输入卷积神经网络(convolution neural network,CNN),分析图像纹理静态特征;以尺寸为336×336视频序列输入CNN网络,再将提取的特征送入长短期记忆网络(long short term memory network,LSTM)分析局部、全局运动特征;最后通过Softmax分类器将两通道网络的描述子进行加权融合,得到分类结果.结果表明,本文方法能有效利用不同感受野的信息特征清晰识别公共空间的4种典型人脸情绪,识别准确率达88.89％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	滕奇志	四川大学电子信息学院	198	900	14.0	21.0
2	卿粼波	四川大学电子信息学院	181	565	11.0	15.0
3	王露	四川大学电子信息学院	17	21	3.0	4.0
4	周文俊	四川大学电子信息学院	4	9	2.0	3.0
5	熊文诗	四川大学电子信息学院	4	14	3.0	3.0
6	唐韬	上海交通大学电子信息与电气工程学院	2	0	0.0	0.0