基于特征融合和注意力机制的人脸表情识别

作     者：张博程 李威 ZHANF Bocheng;LI Wei

作者机构：沈阳工业大学信息与工程学院辽宁沈阳110020 

出 版 物：《长江信息通信》 (Changjiang Information & Communications)

年 卷 期：2024年第37卷第4期

页      面：17-20,35页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：深度学习 人脸表情识别 特征融合 注意力机制 

摘      要：文章针对现有单通道卷积神经网络对表情特征聚焦不够、特征提取不充分而损失部分有效信息的问题,提出了一种多通道融合并行网络特征的人脸表情识别算法,融合局部细节特征和全局整体特征,同时使用双网络对不同通道特征进行提取,实现粗细粒度结合,增强模型对不同表情的识别能力。该算法采用双特征提取通道,使用并行的两个网络对面部特征进行提取。其中分为使用结合注意力机制的残差网络提取全局特征的M-CNN通道和使用多尺度特征提取网络提取眼部和嘴部特征的P-CNN通道。随后将三个通道提取的特征进行融合,再经通道注意力模块划分重要性后降维,最后送入联合损失函数层分类。该模型已经在CK+数据集和FER2013数据集上进行了大量实验,结果表明,该模型的识别精度相比其他先进方法有所提升,证明了所提模型的先进性和有效性。