基于公共空间视频的人脸情绪识别

作者：王露; 唐韬; 卿粼波^*; 周文俊; 熊文诗; 滕奇志

来源：安徽工业大学学报(自然科学版), 2019, 36(01): 68-79.

• 人脸情绪识别
• 感受野
• 卷积神经网络
• 表情数据集
• 双流网络

针对公共空间中人脸情绪识别准确率不高的问题,提出一种结合不同感受野和双流卷积神经网络的人脸情绪识别方法。首先建立基于公共空间视频的人脸表情数据集;然后设计一个双流卷积网络,以尺寸为224×224的单帧人脸图像输入卷积神经网络(convolution neural network,CNN),分析图像纹理静态特征;以尺寸为336×336视频序列输入CNN网络,再将提取的特征送入长短期记忆网络(long short term memory network,LSTM)分析局部、全局运动特征;最后通过Softmax分类器将两通道网络的描述子进行加权融合,得到分类结果。结果表明,本文方法能有效利用不同感受野的信息特征清晰识别公共空间的4种典型人脸情绪,识别准确率达88.89%。

• 单位
  上海交通大学; 四川大学