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E3S网页汇编
卷积2602021
2021年先进能源电机工程国际会议 |
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文章号 | 03013 | |
页数 | 11 | |
段内 | 电气工程自动化 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202126003013 | |
在线发布 | 2021年5月19日 |
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26003013(2021)
以多分支结构为基础的偏表达式识别
一号信息电信局台电公司中国杭州
2计算创新机构中国杭州浙江大学
3加利福尼亚大学圣克鲁斯市
4浙江大学中国杭州
*对应作者 :xkzhou@zjuici.com
FER识别是机器感知人类情感和与人交互作用的重要手段大部分现有面部识别方法仅使用单卷神经网络提取表情全局特征低频微小细节和特征很容易忽略,部分面部特征丢失论文建议面部识别法基于多分支结构,从全局和局部方面提取全局和详细面部特征,以便更详细表示面部表达法并进一步提高面部识别精度具体地说,我们先设计多分支网络,把Resnet-50作为主干网网络结构Convblock3划分为三大分支第一分支用于提取脸部全局特征,第二和第三分支用于切分Convblock5后二分三分提取脸部详细特征最后,全局特征和细节特征融合到全连接层并输入分类器分类实验结果显示,该方法精度73.7%,比传统Resnet-50高4%,后者充分验证该方法的有效性
关键字 :多分支/卷积神经网络/全局特征/局部特征/acal表达式识别
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