多分支精简双线性池化的人脸表情识别

来源：计算机技术与发展杂志2023年第03期北京时间：

作者：王彬;徐杨;'*;石进;张显国

单位：1. 贵州大学 大数据与信息工程学院,贵州 贵阳 550025;2. 贵阳铝镁设计研究院有限公司,贵州 贵阳 550009

摘要：针对人脸表情识别研究中特征提取不充分、难以辨别人脸表情细微的类间差异等问题,提出了一种多分支精简双线池性化的人脸表情识别方法。 该方法以 ResNet-18 为　基础,在避免大幅度增加计算复杂度的前提下提升 ResNet-18 的特征提取能力,提出了一个新的多样化分支块( diverse branch block) 对 ResNet-18 进行改进;为使改进后的 ResNet-18 更方便地聚焦人脸图像中产生表情区域的特征,提出了残差空间注意力;为了减少人脸表情细微的类间差异带来的不利影响,增强人脸表情类间的区别性,设计了多分支精简双线性池化结构。 最后用所提的方法分别在公开的人脸表情数据集CK+、RAF-DB 进行实验,识别率分别达到了 98. 46% 、82. 99% 。 实验结果表明,该方法的识别率优于 DLP-CNN、MA、DeepExp3D 等诸多的表情识别方法,具有一定的竞争性。

关键词：人脸表情识别;多样化分支块;残差空间注意力;多分支精简双线性池化;ResNet-18