注意力机制与Involution算子改进的人脸表情识别

来源：计算机工程与应用杂志2023年第23期北京时间：

作者：郭靖圆, 董乙杉, 刘晓文, 卢树华

单位：1.中国人民公安大学 信息网络安全学院，北京 102600 ；2.公安部安全防范技术与风险评估重点实验室，北京 102600

摘要：针对复杂人脸表情识别面临背景干扰、空间信息分布不均匀等问题，提出一种注意力机制和Involution算子改进的人脸表情识别方法，该方法以VGG19为基线网络，前端引入注意力机制提取表情强相关特征，抑制背景干扰，并利用联合正则化策略平衡和改善特征数据分布，提高模型训练质量；后端采用密集连接加强有效特征复用，提取高层语义信息。所提方法在CK+、FER2013、RAF-DB等3个公开数据集上进行了验证，准确率均取得显著提高，且优于当前诸多先进方法。此外，为提高网络处理复杂条件下的数据集，在其后端引入Involution算子替代部分卷积层，提高了空间多样性信息学习能力。实验结果表明，所提模型可有效提高RAF-DB等复杂数据集的人脸表情识别准确率。

关键词：表情识别,VGG19,卷积注意力机制,Involution算子,密集连接