堆栈式混合自编码器的人脸表情识别方法

• 作者: 周杰 张志禹 王瑞琼 魏敏敏
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸表情识别 堆栈式混合自编码器(SHAE) 稀疏自编码器(SAE) 去噪自编码器(DAE)
• 年，卷（期）: 2019,（13）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 140-144,200
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4059字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1803-0398

摘要

针对进一步提高人脸表情识别率的问题,采用了一种基于深度学习的堆栈式混合自编码器(Stacked Hybrid Auto-Encoder,SHAE)的人脸表情识别方法.该方法的结构是由去噪自编码器(Denoising Auto-Encoder,DAE)、稀疏自编码器(Sparse Auto-Encoder,SAE)以及自编码器(Auto-Encoder,AE)组合而成的5层网络结构.为了增加网络的鲁棒性以及泛化能力,采用去噪自编码器对样本进行提取特征,为了对提取的特征进行降维以及进一步提取更抽象的稀疏特征,采用稀疏自编码器进行级联,来对特征进一步处理.训练过程首先由无标签的数据进行预训练和整体微调,对整个结构的权重进行初始化和更新调整,然后使用有标签的数据进行测试训练.在JAFFE和CK+两个数据集上实验显示,相较于单纯的堆栈式去噪自编码或者单纯的堆栈式稀疏自编码,该方法具有更好的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周杰	西安电子科技大学机电工程学院	14	83	3.0	9.0