自适应重加权池化深度多任务学习的表情识别

作者：王晓峰; 王昆; 刘轩^*; 郝潇

来源：计算机工程与设计, 2022, 43(04): 1111-1120.

DOI：10.16208/j.issn1000-7024.2022.04.029

• 表情识别
• 判别式深度多任务学习
• 孪生神经网络
• 自适应重加权
• 自适应池化
• 局部空间分布

为实现表情准确且快速的识别,提出一种自适应重加权池化深度多任务学习(DMTL)的表情识别。设计孪生神经网络,通过自适应重加权模块动态调整缩放概率参数,得到具有不同置信度的类别标签信息。改进自适应池化方法,根据样本及训练过程变化情况选取合适参数,提高特征提取的灵活性。结合类别标签信息和样本局部空间分布信息,利用改进型判别式DMTL进行人脸表情识别。基于CK+、MMI和FER2013数据集对所提方法进行实验论证,实验结果表明,其识别率在3个数据集上的识别率分别是95.2%、84.1%和73.6%,执行时间为0.082s,均优于其它对比方法。

• 单位
  国网山西省电力公司检修分公司; 电子工程学院