基于注意力机制的多粒度匹配的表情识别模型 |
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引用本文: | 苏婵,危建国,徐健锋.基于注意力机制的多粒度匹配的表情识别模型[J].山西大学学报(自然科学版),2023(1):31-39. |
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作者姓名: | 苏婵 危建国 徐健锋 |
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作者单位: | 南昌大学软件学院 |
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摘 要: | 面部表情自动识别技术已在人工智能领域受到广泛使用。然而,由于姿态变化和遮挡,人脸表情识别中的一个关键挑战是提取细粒度特征的方法。文章提出一种基于注意机制的多粒度匹配模型,特别地,在多粒度匹配模块中部署了多粒度模块和关注度估计模块。通过多粒度模块将细节图像划分为多个细粒度局部区域,并计算局部特征的关注度权重来构造全局特征。图像细节处理模块用于获取原始图像的细节特征。在CK+和Fer2013上进行了大量实验,结果证明了本文方法的有效性。
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关 键 词: | 表情识别 深度学习 注意力机制 多粒度 局部特征 |
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