讲座时间:2023年12 月 7 日 15 时 00 分
讲座地点:工B308
讲座对象:信息工程学院全体教师
讲座摘要:
由于人脸表情的复杂性和可变性,使得人脸表情识别成为一个极富挑战性的研究课题。为了解决传统卷积神经网络用于人脸表情识别准确率不高的问题,提出了一种基于改进VGG16卷积神经网络的表情识别方法。该方法基于VGG16网络的基本结构,采用单图形处理单元进行训练。首先将VGG16网络划分为5个Block,然后对最后3个Block进行特征融合,并添加SEG(Spatial Group Enhance,SEG)注意力模块,最后对全连接层进行删减,采用一个全连接层直接输出分类结果,减少网络的参数量。在FER2013数据集以及CK+数据集上进行实验,结果表明,所提方法分别得到了68.85%和97.46%的识别率,较其他人脸表情识别方法有一定提高。