基于注意力多尺度融合的人脸表情识别算法研究

文档摘要：信息技术在教学中的应用导致师生之间缺乏一定程度的情感交流,为了弥补授课过程中的情感缺失,获得更好的教学反馈,提出基于注意力机制与多尺度特征融合(ASMF)的人脸表情识别算法.该算法以Resnet50作为骨干网络,首先通过对多层卷积神经网络的输出特性进行多尺度的融合,引入上下文信息的同时提取更加丰富有效的表情特征信息;其次将注意力机制融入网络中,通过对各通道进行加权学习,得到注意力特征图,从而增强特征的表达能力,抑制冗余信息的影响;然后加入Dropout机制和SoftmaxLoss损失函数,进一步提高提取到的表情特征的可判别性;最后,利用消融试验在公开的数据集与自制的学生课堂表情数据集上验证该算法的有效性和稳定性,识别准确率达到93.87%.

Abstract：Theapplicationofinformationtechnologyinteachingleadstoalackofemotionalcommunicationbetweenteachersandstudents.Inordertocompensateforthelackofemotionalcommunicationduringtheteachingprocessandobtainbetterteachingfeedback,afacialexpressionrecognitionalgorithmbasedonat-tentionmechanismandmulti-scalefeaturefusion(ASMF)isproposed.ThealgorithmusesResnet50asthebackbonenetwork.Itfirstlyfusestheoutputcharacteristicsofmulti-layerconvolutionalneuralnet-worksatmultiplescales,introducescontextualinformationwhileextractingricherandmoreeffectiveex-pressionfeatureinformation.Secondly,theattentionmechanismisintegratedintothenetwork,andthroughweightedlearningofeachchannel,attentionfeaturemapsareobtainedtoenhancetheexpressiona-bilityoffeaturesandsuppresstheimpactofredundantinformation.Then,theDropoutmechanismandSoftmaxLossfunctionareaddedtofurtherimprovethediscriminabilityoftheextractedfacialfeaturesFi-nally,theeffectivenessandstabilityofthealgorithmarevalidatedbyusingablationexperimentsonbothpubliclyavailabledatasetsandself-madestudentclassroomexpressiondatasets,witharecognitionaccuracyof93.87%.

作者：安毅   张慧   陈思秀   郑文 Author：ANYi   ZHANGHui   CHENSixiu   ZHENGWen
作者单位：长春工程学院电气与信息工程学院,长春130012长春汽车工业高等专科学校,长春1300013新加坡国立大学计算机学院,新加坡999002
刊名：长春工程学院学报（自然科学版）
Journal：JournalofChangchunInstituteofTechnology(NaturalScienceEdition)
年，卷(期)：2024, 25(1)
分类号：TP399
关键词：表情识别  深度残差网络  注意力机制  多尺度融合  
Keywords：facialexpressionrecognition  deepresidualnetwork  attentionmechanism  multi-scalefusion  
机标分类号：TP391.41TP751G434
在线出版日期：2024年4月28日
基金项目：吉林省职业教育科研课题项目，吉林省职业教育科研课题项目，吉林省科技发展计划项目，吉林省高等教育教学改革研究课题基于注意力多尺度融合的人脸表情识别算法研究[
期刊论文]  长春工程学院学报（自然科学版）--2024, 25(1)安毅  张慧  陈思秀  郑文信息技术在教学中的应用导致师生之间缺乏一定程度的情感交流,为了弥补授课过程中的情感缺失,获得更好的教学反馈,提出基于注意力机制与多尺度特征融合(ASMF)的人脸表情识别算法.该算法以Resnet50作为骨干网络,首先通过...参考文献和引证文献
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关键词：表情识别,深度残差网络,注意力机制,多尺度融合,

2024-10-4 00:56 上传 基于注意力多尺度融合的人脸表情识别算法研究.pdf

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