现实场景下基于数据增强的人脸表情识别

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作   者：

唐玉敏;  曲金帅;  范菁; 

作者机构：

云南民族大学电气信息工程学院; 

关键词：

人脸表情识别;  数据增强;  现实场景;  FER2013; 

期刊名称：

电子设计工程

i s s n：

年卷期：

2023 年 007 期

页   码：

6-9,15

摘   要：

现实场景下获取的人脸表情图像受姿态、背景、性别、种族等的影响，使得在此类不可控环境下的人脸表情识别率低。针对上述问题，现在出现了各种数据增强的方式，用于实现现实场景下的人脸表情图像数据增强，目的是通过增加数据集的多样性来提升分类精确度。实验结果证明，文中所提方法相较于传统的将所有表情进行同步数据增强的方法，在FER2013数据集上实现了50%识别精确度的提升，且将损失维持在了1.5左右。