多注意力机制下自愈人脸表情识别

• 作者: 汪文翔 查铖 闵卫东 卢卓群 余光华
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸表情识别多 注意力机制 自愈 不确定性
• 年，卷（期）: 2023,（9）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 55-62
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19304/J.ISSN1000-7180.2022.0029

摘要

人脸表情识别技术在社会生活、刑事侦探等领域中具有重要应用价值和广阔应用前景.现有方法对表情特征提取不充分，使得高维特征易丢失局部关键信息；同时在复杂背景下表情的二义性导致网络泛化能力弱.为解决这些问题，本文提出一种多注意力机制下自愈网络(Multiple Attention Self Curing Network, MASCNet).该网络生成带有注意力权重的多尺度特征，通过融合不同尺度特征，提高网络模型在细粒度下对局部关键信息的表征能力.自注意力机制模块为融合后的特征分配重要性权重，约束不确定性样本在网络训练中所占比重，提高网络的泛化能力.本文方法在FER2013和RAF-DB数据集上的最高的识别正确率分别为74.21%和88.74%.实验结果表明该方法能有效识别人脸表情，优于现有MHBP、AHBRPN等主流方法.