基于域适应卷积神经网络的人脸表情识别

• 作者: 亢洁 李佳伟 杨思力
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 人脸表情识别 数据分布 域适应 迁移学习
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 201-206
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4354字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0054950

摘要

在利用卷积神经网络进行人脸表情识别时,可借助其他数据集进行辅助训练以应对缺少标记数据的情况,但源域数据库和目标域数据库之间的数据分布差异会影响分类正确率.为此,以AlexNet网络为原型构建基于域适应的卷积神经网络结构.通过引入包含注意力机制的SE模块进行特征重标定,同时利用域适应方法减小领域差异性.在人脸识别公开数据集上的实验结果表明,与AlexNet和GoingDeep等网络相比,该网络能够以较少的参数量获得较高的识别正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	亢洁	陕西科技大学电气与信息工程学院	34	120	6.0	9.0
2	李佳伟	陕西科技大学电气与信息工程学院	1	1	1.0	1.0