典型文献
基于注意力机制多尺度网络的自然场景情绪识别
文献摘要：
情绪识别作为计算机视觉的一项基本课题已经取得很大进展,然而在无约束自然场景中的情绪识别仍具挑战性.现有方法主要是利用人脸、姿态以及场景信息识别情绪,但是忽略了人物个体在场景中的不确定性,以及不能很好地挖掘场景中的情绪线索.针对现有研究存在的问题,提出了基于人物与场景线索的双分支网络结构,两个分支独立学习,通过早期融合得到情绪分类结果.对于人物在场景中的不确定性,引入身体注意力机制预判人物情绪置信度进而获得人体的特征表示,场景中引入空间注意力机制和特征金字塔以便充分获得场景中不同粒度的情绪线索.实验结果表明,此方法有效融合人物与场景信息,在EMOTIC数据集下能够明显提高情绪识别率.
文献关键词：
情绪识别;场景理解;注意力机制;特征金字塔
中图分类号：
作者姓名：
晋儒龙;卿粼波;文虹茜
作者机构：
四川大学电子信息学院,成都610065
文献出处：
引用格式：
[1]晋儒龙;卿粼波;文虹茜-.基于注意力机制多尺度网络的自然场景情绪识别)[J].四川大学学报（自然科学版）,2022(01):45-50
A类：
EMOTIC
B类：
多尺度网络,自然场景,情绪识别,计算机视觉,无约束,人脸,信息识别,别情,情绪线索,双分支网络,独立学习,过早,情绪分类,物情,置信度,特征表示,空间注意力机制,特征金字塔,分获,不同粒度,有效融合,识别率,场景理解
AB值：
0.341061
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