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摘要:
针对实际应用中人脸图像存在局部遮挡的情况经常发生,会造成识别率下降和鲁棒性降低.因此针对目前存在的这种情况,提出一种基于改进生成式对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的表情识别模型,先利用由自动编码器构成的生成器和两个鉴别器(局部鉴别器和全局鉴别器)的对抗学习对遮挡人脸图像填补修复,再在全局鉴别器后面添加多分类层,利用全局鉴别器的部分卷积层并在后面添加多分类层构成表情分类器进行表情识别.最后通过实验进行了不同遮挡面积的人脸图像在填补前后表情识别率的对比和不同算法的识别率对比,实验结果证明识别率会更高,尤其提高了人脸大面积遮挡的识别率.
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文献信息
篇名 基于改进的GAN的局部遮挡人脸表情识别
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 生成对抗网络 遮挡人脸 人脸填补 卷积神经网络
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 141-146
页数 6页 分类号 TP391.4
字数 5468字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1904-0073
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王海涌 兰州交通大学电子与信息工程学院 30 313 11.0 16.0
2 梁红珠 兰州交通大学电子与信息工程学院 1 2 1.0 1.0
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2020(2)
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研究主题发展历程
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生成对抗网络
遮挡人脸
人脸填补
卷积神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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