基于深度学习和证据理论的表情识别模型

来源：计算机工程与科学杂志2021年第4期北京时间：

作者：徐其华, 孙波

单位：（1.西北师范大学商学院，甘肃 兰州 730070；2.北京师范大学人工智能学院，北京 100875）

摘要：表情识别是在人脸检测基础之上的更进一步研究，是计算机视觉领域的一个重要研究方向。将研究的目标定位于基于微视频的表情自动识别，研究在大数据环境下，如何使用深度学习技术来辅助和促进表情识别技术的发展。针对表情智能识别过程中存在的一些关键性技术难题，设计了一个全自动表情识别模型。该模型结合深度自编码网络和自注意力机制，构建了一个人脸表情特征自动提取子模型，然后结合证据理论对多特征分类结果进行有效融合。实验结果表明，该模型能显著提升表情识别的准确度，具有重要的理论意义和研究价值。

关键词：深度学习,表情识别,证据理论,自编码网络,自注意力,

基金资助：国家自然科学基金（71861031）；甘肃省高等学校创新能力提升项目（2019B-043）