典型文献
基于注意力机制与特征相关性的人脸表情识别
文献摘要：
针对自然条件下人脸表情识别面临遮挡、光照、姿势变化等挑战,存在识别准确率低的问题,提出了一种新的深度学习网络模型用于人脸表情识别.以ResNet为基础网络,融合了瓶颈注意力机制及全局二阶池化层,其中瓶颈注意力机制专注于表情重要特征的提取,全局二阶池化层度量表情特征之间的相关性,在此基础上通过联合正则化策略,平衡和改善特征数据分布情况,提高表情识别准确率.所提方法在2个公开数据集FER2013和CK+进行了测试及验证,最高准确率分别达到了74.227％和95.8％,性能优于诸多现存的主流方法,表明所提模型具有较好的准确性和鲁棒性.
文献关键词：
表情识别;深度学习;瓶颈注意力机制;全局二阶池化层;联合正则化策略
中图分类号：
作者姓名：
兰凌强;刘淇缘;卢树华
作者机构：
中国人民公安大学 信息网络安全学院,北京102600
文献出处：
引用格式：
[1]兰凌强;刘淇缘;卢树华-.基于注意力机制与特征相关性的人脸表情识别)[J].北京航空航天大学学报,2022(01):147-155
A类：
瓶颈注意力机制,全局二阶池化层,联合正则化,联合正则化策略
B类：
人脸表情识别,自然条件,遮挡,姿势,识别准确率,深度学习网络,ResNet,特征的提取,特征数据,数据分布,公开数据集,FER2013,CK+,主流方法
AB值：
0.16617
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