用于人脸识别表情识别的多区域集成卷积神经网络
计算机视觉与模式识别
2018-07-30 v1 人机交互
摘要
面部表情在传达人类情绪状态方面起着重要作用。近来，由于卷积神经网络（CNN）的判别能力，深度学习方法已被应用于图像识别领域。本文首先提出一种新颖的多区域集成CNN（MRE-CNN）框架用于面部表情识别，旨在通过从多个人脸子区域捕获全局与局部特征来增强CNN模型的学习能力。其次，来自每个子网络的加权预测分数被聚合以产生高准确率的最终预测。第三，我们研究了整张脸不同子区域对面部表情识别的影响。我们所提方法基于两个知名的公开面部表情数据库AFEW 7.0和RAF-DB进行了评估，并被证明达到了最先进的识别准确率。
引用
@article{arxiv.1807.10575,
title = {Multi-Region Ensemble Convolutional Neural Network for Facial Expression Recognition},
author = {Yingruo Fan and Jacqueline C. K. Lam and Victor O. K. Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.10575},
year = {2018}
}
备注
10pages, 5 figures, Accepted by ICANN 2018