利用优化剪枝GoogLeNet的人脸表情识别方法

为了提高人脸表情识别的准确率和加快处理速度,提出了一种基于优化剪枝GoogLeNet的人脸表情识别方法.利用GoogLeNet网络提取面部特征,其中Inception模块加深学习深度,并利用典型的分类器实现人脸表情分类.改进GoogLeNet网络,添加全局最大池化层并保留检测目标的位置信息,以Sigmoid交叉熵作为训练目标,获得全面的人脸表情特征信息.通过剪枝算法对GoogLeNet网络进行训练、修剪低权重连接和再训练网络等操作,以简化网络结构和参数量,提高运行效率.在JAFFE、CK+和Cohn-Kanade数据集上对所提方法进行验证,实验结果表明,所提方法的识别准确率分别为83.84％、85.09％和84.87％,运行时间低于200 ms,优于对比方法,具有较好的适用性.