电讯技术

作者：郑瑞,付文涵,杜俊霄,魏胜非

单位：(东北师范大学 物理学院，长春 130024)

关键词：表情识别；卷积神经网络；双线性混合注意力机制；粒子群优化算法；改进池化算法；

基金：吉林省科技发展计划项目(20170101040JC)

针对无法对面部表情进行精确识别的问题，提出了基于ResNet50网络融合双线性混合注意力机制的网络模型。针对传统池化算法造成图像特征提取残缺、模糊等问题，提出了一种基于Average-Pooling算法的自适应池化权重算法，同时基于粒子群算法对卷积神经网络模型超参数进行自适应调节，从而进一步提升模型识别精度。基于改进的网络模型，设计了一款实时面部表情识别系统。经验证，在Fer2013数据集和CK+数据集上，改进的模型在测试集中的识别精度分别为?73.51%?和99.86%。

来源：2023年第3期

《电讯技术》期刊编辑部

查看电讯技术杂志2023年第3期