基于LBP和注意力机制的改进VGG网络的人脸表情识别方法

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【获取途径】超星期刊网
【作者】张中华，杨慧炯
【刊名】软件工程
【作者单位】¹太原师范学院计算机科学与技术学院；²太原工业学院
【年份】2024
【卷号】第27卷
【期号】第1期
【页码】23-26，31
【ISSN】2096-1472
【关键词】面部表情识别局部二值模式注意力机制
【摘要】为了提高训练速度和人脸表情识别效果，提出一种基于局部二值模式和注意力机制的改进视觉几何群网络的人脸表情识别方法。首先，通过LBP获取数据集的纹理特征。其次，利用全局平均池化层代替全连接层，并在基准模型卷积层后和全局平均池化层前引入注意力模块，创建新网络模型NEW-VGG;通过对NEW-VGG做消融实验，验证模型改进的正确性。最后，融合LBP+NEW-VGG模型对CK+和Fer2013两种数据集进行10倍交叉验证，取得了97.98%和76.75%的识别率。实验结果表明，该方法不仅能加快网络训练迭代...
【文献类型】期刊