典型文献
采用支路辅助学习的人脸表情识别
文献摘要：
人脸表情识别属于一种细粒度识别,模型需要同时聚焦于浅层与深层特征.针对独立结构的卷积神经网络对细粒度特征的提取、融合能力不足的问题,提出一种基于支路辅助学习的网络结构.在基础网络的输入层引入一条支路辅助网络,该网络将逐层使用金字塔卷积块提取全局特征;通过特征映射模块不断将支路提取到的决策信息传导至基础网络,辅助基础网络提取细节特征;在模型输出层采用特征拼接的方式将支路网络与主路网络融合.将所提出的网络在公开人脸表情数据集CK+、JAFFE、FER2013和MMEW上进行识别实验,结果表明:支路辅助学习模块能够有效提升基础网络的特征提取能力和泛化能力,提出的方法识别率达到了98.89％、94.80％、71.88％和86.67％,比仅采用基础网络(例如:ResNet50)进行识别提高了3.49、2.2、5.51和1.48个百分点.
文献关键词：
人脸表情识别;卷积神经网络;支路辅助学习;金字塔卷积块
中图分类号：
作者姓名：
赵家琦;周颖玥;王欣宇;李驰
作者机构：
西南科技大学 信息工程学院,四川 绵阳 621010;西南科技大学 特殊环境机器人技术四川省重点实验室,四川 绵阳 621010
文献出处：
引用格式：
[1]赵家琦;周颖玥;王欣宇;李驰-.采用支路辅助学习的人脸表情识别)[J].计算机工程与应用,2022(23):151-160
A类：
支路辅助学习,金字塔卷积块,MMEW
B类：
人脸表情识别,细粒度识别,要同,深层特征,细粒度特征,特征的提取,融合能力,输入层,条支,逐层,全局特征,特征映射,取到,决策信息,信息传导,细节特征,模型输出,出层,特征拼接,路网,主路,网络融合,表情数据集,CK+,JAFFE,FER2013,学习模块,特征提取能力,泛化能力,方法识别,识别率,ResNet50,百分点
AB值：
0.333801
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