残差网络和损失函数集成的人脸表情识别

作者：付小龙; 李志丹^*; 程吉祥; 刘家伟

来源：控制工程, 2022, 29(03): 522-529.

DOI：10.14107/j.cnki.kzgc.20210512

• 人脸表情识别
• 卷积神经网络
• 损失函数
• 集成学习

目前基于卷积神经网络的表情识别方法提取的人脸表情特征存在类内差异大、类间差异小的特点，常用的损失函数在上述特点中难以有效分类。针对该问题，提出采用ResNet-18网络的人脸表情识别方法，研究基于CenterLoss、SphereFace、CosFace和ArcFace等不同损失函数在人脸表情识别中的性能。在此基础上，基于集成学习原理构建基于多个损失函数集成的ResNet-EnLoss网络，以减小人脸表情特征的类内差异、增大类间差异，提高表情识别准确率。实验结果表明，ResNet-EnLoss网络在FER2013数据集上取得了74.03%的识别准确率，网络泛化能力强、稳定性好，且识别准确率显著高于文献已有结果。

• 单位
  西南石油大学