基于性别约束的多分支网络人脸表情识别

来源：计算机工程与应用杂志2023年第9期北京时间：

作者：曾曦, 辛月兰, 谢琪琦

单位：青海师范大学 物理与电子信息工程学院，西宁 810000

摘要：针对不同性别下人脸表情类内变化大、类间差异小的问题，提出一种基于性别约束的多分支网络人脸表情识别方法。通过聚类算法K-means与卷积神经网络相结合的方法，得到性别约束下人脸表情类间关系。根据类间关系，构建主干网络和具有通道注意力机制的分支网络，进一步区分强相似的类间关系和突出不同性别人脸表情的类内变化。最后在CK+、FER2013和RAF-DB数据集上进行实验并分析。实验表明，提出的网络结构在CK+、FER2013和RAF-DB数据集上的平均识别率均优于其他先进方法，分别达到了97.60%、73.58%和87.98%。

关键词：人脸表情识别,性别约束,多分支网络,注意力机制