计算机应用研究

作者：何昱均,韩永国,张红英,

单位：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；

关键词：表情识别,头部姿态,特征解耦,损失函数,

基金：国家自然科学基金资助项目(61872304)；；

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。

来源：2024年第5期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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