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摘要
针对现今生活中的表情图像经常存在遮挡的问题，提出了基于生成对抗网络的遮挡人脸表情的识别方法，用来对遮挡表情图像进行遮挡区域填补，以及如何对填补后的图像进行表情分类识别处理。主要通过一个生成器G和两个判别器来构建网络结构，通过距离构建生成图像、原始的未遮挡图像以及无关区域遮挡图像之间的对抗损失来提升判别器真假判别能力，最后对判别器引入分类损失来完成表情分类识别。与当前已有方法相比，该方法用改进的生成网络来还原遮挡图像中的被遮盖区域而得到去遮挡图像，填补后的图像由于人脸信息的完整从而保证了顺利进行后续表情特征提取以及分类识别。
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