基于通道注意力的人脸表情识别

作     者：李堃 王传安 吕雅洁 陈雪敏 LI Kun;WANG Chuan'an;LYU Yajie;CHEN Xuemin

作者机构：安徽科技学院信息与网络工程学院安徽凤阳233100 

出 版 物：《安徽科技学院学报》 (Journal of Anhui Science and Technology University)

年 卷 期：2023年第37卷第4期

页      面：87-95页

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2021A0895) 安徽科技学院科研项目(2021zryb29) 安徽科技学院引进人才项目(XWYJ202004) 

主　　题：通道注意力 Inverted Bottleneck GELU 信息熵 

摘      要：目的:解决通道注意力提取过程中各个通道信息利用不充分、交互性不足的问题。方法:提出一种基于SENet改进的通道注意力模型。本模型利用Inverted Bottleneck提取更加完整的通道信息。将GELU函数引入表情识别,以改善网络升维操作带来的过度融合问题。同时利用信息熵判断不同卷积核生成特征图的重要程度,为网络引入更多的归纳偏置。结果:在CK+和Oulu-CASIA库人脸表情数据集上的正确率分别达到95.92%和91.21%。结论:本方法能够更加充分地利用各通道特征,在有效提升准确率的同时具有较好的泛化能力。