基于改进八度卷积算法的人脸表情识别

针对目前人脸表情识别存在准确率不高、模型复杂和计算量大的问题，文章提出了一种基于八度卷积改进的人脸表情识别模型(OCNN):使用改进的八度卷积进行特征提取，提高对细节特征的提取效果，降低特征图的冗余，在不增加参数的同时减少运算量，以提高特征提取性能；利用DyReLU激活函数来增强模型的学习和表达能力；使用自适应平均池化下采样层代替全连接层，以减少参数；将模型在大规模数据集上进行预训练，并在FER2013、FERPlus、RAF-DB数据集上进行模型性能验证实验。实验结果表明：训练后的模型权重为10.4 MB,在人脸表情识别数据集FER2013、FERPlus和RAF-DB上的准确率分别达到73.53%、89.58%和88.50%;与目前诸模型相比，OCNN模型的准确性高且计算资源消耗低，充分证明了该模型的有效性。