FFDNet:复杂环境中的细粒度面部表情识别
FFDNet：fine-grained facial expression recognition in challenging environments
西南科技大学 a. 计算机科学与技术学院; b. 信息工程学院, 四川 绵阳 621000
摘要
针对面部表情识别在复杂环境中遮挡和姿态变化问题，提出一种稳健的识别模型FFDNet（feature fusion and feature decomposition net）。该算法针对人脸区域尺度的差异，采用多尺度结构进行特征融合，通过细粒度模块分解和细化特征差异，同时使用编码器捕捉具有辨别力和微小差异的特征。此外还提出一种多样性特征损失函数，驱动模型挖掘更丰富的细粒度特征。实验结果显示，FFDNet在RAF-DB和FERPlus数据集上分别获得了88.50%和88.75%的精度，同时在遮挡和姿态变化数据集上的性能都优于一些先进模型。实验结果验证了该算法的有效性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61872304)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.08.0394
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第5期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1578-1584
文章编号: 1001-3695(2024)05-042-1578-07
发布历史
[2023-11-01] 优先出版
[2024-05-05] 印刷出版
引用本文
何昱均, 韩永国, 张红英. FFDNet:复杂环境中的细粒度面部表情识别 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (5): 1578-1584. (He Yujun, Han Yongguo, Zhang Hongying. FFDNet：fine-grained facial expression recognition in challenging environments [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (5): 1578-1584. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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