| 基于混合注意力機制的表情識別研究 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大?。?span>1329 K | |
| 標簽： 表情識別 ResNet 混合注意力 | |
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| 文檔介紹：針對目前傳統(tǒng)人臉表情識別算法存在特征提取復雜、表情識別率低等問題，提出一種基于混合注意力機制的ResNet人臉表情識別方法。該方法把通道注意力模塊和空間注意力模塊組成混合注意力模塊，將混合注意力模塊嵌入ResNet殘差學習分支中。針對CK+人臉表情數(shù)據(jù)集過小問題，采用數(shù)據(jù)增強策略擴充數(shù)據(jù)集。實驗結果表明，改進后的ResNet在CK+數(shù)據(jù)集上表情識別準確率為97.04%，有效提高了表情識別準確率。 | |
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