基于Res-Bi-LSTM的人脸表情识别
Computer Engineering and Applications（2020）
Abstract
人脸表情识别在人机交互、临床医学、安全驾驶等方面有着广泛的应用前景.针对传统LSTM网络只能根据单向传播信息学习表情时序特征的局限,提出在双向传播的Bi-LSTM网络基础上,采用恒等映射残差理论有效防止易受网络深度引起的梯度消失问题.又因为提取空间特征的Inception-V3网络存在参数过多,容易过拟合等问题,提出添加两个Reduction模块减少参数,进而得到泛化性更好的Inception-w模型.最后对设计的模型在CK+和Oulu-CASIA两个数据集上进行实验,并与现有方法进行对比.实验可得最高识别率为99.6％,表明该方法在一定范围内具有较好的识别准确率.
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