典型文献
咽拭子采集机器人表情识别与交互
文献摘要：
咽拭子采集机器人对采集人的表情识别、情绪表达等感知交互,对于咽拭子采集机器人成功执行任务具有重要的意义.咽拭子机器人采集到的数据样本在训练过程中要解决遮挡去除及微表情识别的拓展、自采集数据集的定义、关键帧识别及处理、表情分类及划定、交互集成等关键问题.针对以上问题,设计了一种高效自修复网络(efficient self-cured network,ESCN),构建了具有类识别人脸能力的特征提取加权模型,通过多尺度注意力机制捕捉受试者的面部表情区,通过重标签校正的线性聚合模型识别咽拭子采集者的面部表情.实验在真实数据集RAF-DB、FER2013和自采集数据集上进行验证.实验结果表明,ESCN比经典模型的准确率提升4.643～11.058个百分点,同时参数量相对较小,便于轻量化和集成.
文献关键词：
咽拭子采集;表情识别;特征提取;感知交互
中图分类号：
作者姓名：
郭馨蔚;马楠;刘伟锋;孙富春;张津丽;陈洋;张国平
作者机构：
北京科技大学 机械工程学院,北京 100083;北京工业大学 信息学部,北京 100124;北京联合大学 北京市信息服务工程重点实验室,北京 100101;清华大学 计算机科学与技术系,北京 100084
文献出处：
引用格式：
[1]郭馨蔚;马楠;刘伟锋;孙富春;张津丽;陈洋;张国平-.咽拭子采集机器人表情识别与交互)[J].计算机工程与应用,2022(08):125-135
A类：
机器人表情,ESCN
B类：
咽拭子采集,情绪表达,感知交互,训练过程,遮挡,微表情识别,采集数据,关键帧,表情分类,划定,自修复,复网,efficient,self,cured,network,别人,人脸,多尺度注意力,注意力机制,面部表情,聚合模型,模型识别,采集者,真实数据,RAF,DB,FER2013,准确率提升,百分点,参数量
AB值：
0.351318
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