计算机工程与科学

作者：刘南艳, 魏鸿飞, 马圣祥

单位：（西安科技大学计算机科学与技术学院,陕西 西安 710699）

关键词：动态特征；面部遮挡；引导注意网络；时间序列 ,,

基金：国家自然科学基金（62002285）

面部表情是人类表达情感最重要的方式之一。面部表情变化受多个面部器官和面部肌肉运动的影响。为了能有效提取局部动态特征和解决面部表情部分遮挡问题，提出一种简单有效的融合局部动态特征的深度学习网络，通过构建引导注意网络，利用检测到的脸部关键点来引导网络关注无遮挡的面部区域。为了强化不同表情特征之间的联系，利用局部动态特征网络，在带有时间序列的关键帧中提取如眼睛、嘴巴等关键区域的动态信息和时空信息。最后，将局部动态特征补充到整体网络中。融合后的网络在CK+、Oulu-CASIA、RAF-DB和AffectNet数据集上的精度分别为98.08%，90.59%,86.02%和61.28%，相较于其它网络的识别率均有提高。

来源：2023年第5期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

查看计算机工程与科学杂志2023年第5期