基于图卷积神经网络的面部动作单元检测

作者：杨晓峰

来源：信息与电脑(理论版), 2023, 35(18): 49-51.

• 图卷积神经网络
• 面部动作
• 单元检测

情绪识别已广泛应用于教学效果评估和心理疾病检测等场景，面部动作单元检测是情绪识别的关键步骤。在图卷积神经网络基础上，融合残差网络（Residual Network,ResNet）、压缩激励网络（Squeeze and Excitation Networks,SENet）、全卷积神经网络（Fully Convolutional Networks,FCN）4种网络结构，建立带有注意力机制的面部动作单元检测模型，并在丹佛大学自发面部运动单元数据库（Denver Intensity of Spontaneous Facial Action,DISFA）和CK+两个公共数据集上进行了验证实验。实验结果表明，该模型的性能优于传统面部动作单元检测模型。