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当涉及到我们的精神状态和情绪时,我们的脸很能说明问题。面部表情是人类非语言交流的一个重要方面。现在,我们无法解释我们是如何做到的,我们通常可以从另一个人的脸上看出他们的感受。在很多情况下,解读面部表情尤为重要。例如,老师可能这样做是为了检查他们的学生是否专心,护士可以检查病人的状况是改善了还是恶化了。


由于技术的进步,计算机在识别人脸方面可以做得很好。


然而,识别面部表情是一个完全不同的故事。许多在人工智能(AI)领域工作的研究人员试图使用各种建模和分类技术来解决这个问题,包括流行的卷积技术神经网络(CNN)。然而,面部表情识别是复杂的,需要复杂的神经网络,这需要大量的训练和计算成本。


为了解决这些问题,由中国吉林工程师范大学贾天博士领导的研究小组,最近开发了一种新的面部表情识别CNN模型。如发表在电子成像杂志,该团队专注于在模型的训练速度、内存使用和识别准确性之间取得良好的平衡。


传统CNN模型和该团队提出的模型之间的主要区别之一是深度方向可分离卷积的使用。这种卷积(在CNN的每一层执行的核心操作)与标准卷积不同,它独立处理输入图像的不同通道(如RGB ),并在最后合并结果。


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通过将这种卷积与一种称为“预激活残差块”的技术相结合,所提出的模型能够处理输入面部表情以由粗到细的方式。通过这种方式,该团队大大减少了计算成本和系统为进行准确分类而需要学习的参数数量。用少至58,000个参数获得了一个具有良好泛化能力的模型。


研究人员通过在教室环境中比较其面部表情识别性能与其他报道的模型来测试他们的模型。他们使用一个叫做“扩展科恩-坎纳德”的流行数据集,来训练和测试所有的模型资料组它包含了超过35,000张表达共同情感的带标签的人脸图像。结果令人鼓舞,田团队开发的模型以最少的参数展示了最高的准确性(72.4%)。



当使用小样本数据集时,开发的模型对于面部表情识别特别有效。研究的下一步是进一步优化模型的架构,实现更好的分类性能。


未来面部表情识别可以广泛应用于人机交互、安全驾驶、智能监控、监视和医学等领域。


注:文章内的所有配图皆为网络转载图片,侵权即删!

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