典型文献
结合双通道WGAN-GP的多角度人脸表情识别算法研究
文献摘要：
针对传统算法对多角度人脸表情识别效果不佳、偏转角下生成的人脸正面化图像质量低等问题，提出了一种结合双通道WGAN-GP的多角度人脸表情识别算法。传统模型仅利用侧脸特征对多角度人脸进行表情识别，特征差异小导致识别精度低。因此，引入生成对抗网络对人脸进行转正，消除姿态角的影响。为了使模型稳定训练的同时提升人脸生成质量，以WGAN-GP作为基础网络，并将其改进为双通道结构，融合五官特征及人脸全局特征来进行正面化生成。最后，构建轻量级网络MobileNetV3对生成出的正面人脸表情图像进行识别，保证分类精度并且大幅减小参数运算量。实验结果表明，所提算法在任意角度下，都能较好地复原出正面化人脸表情图像，提高了多角度人脸表情的识别率。
文献关键词：
图像处理;生成对抗网络;卷积神经网络;多角度人脸表情;人脸正面化;双通道
中图分类号：
作者姓名：
邓源;施一萍;刘婕;江悦莹;朱亚梅;刘瑾
作者机构：
上海工程技术大学电子电气工程学院，上海 201620
文献出处：
引用格式：
[1]邓源;施一萍;刘婕;江悦莹;朱亚梅;刘瑾-.结合双通道WGAN-GP的多角度人脸表情识别算法研究)[J].激光与光电子学进展,2022(18):1810013
A类：
多角度人脸表情,人脸正面化
B类：
WGAN,GP,人脸表情识别,识别算法,算法研究,传统算法,偏转角,图像质量,传统模型,特征差异,识别精度,生成对抗网络,转正,姿态角,稳定训练,人脸生成,双通道结构,五官,全局特征,化生成,轻量级网络,MobileNetV3,面人,表情图,分类精度,运算量,任意角,复原,识别率
AB值：
0.258086
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