FSAGN: An expression recognition method based on independent selection of video key frames(FSAGN：一种自主选择关键帧的表情识别方法)
由于在包含表情的视频数据集中存在大量与表情特征无关的视频帧，使得模型在训练中学习到大量无关信息，导致识别率大幅下降，因此如何令模型自主地选择视频关键帧成为研究的关键。在已有的视频表情识别方法中，大多没有考虑关键帧和非关键帧对模型训练效果的影响，为此提出了一种基于注意力机制与GhostNet的人脸表情识别（FSAGN）模型。通过自注意力机制与帧选择损失计算不同帧的权重，根据权重自主选择视频序列的关键帧。此外，为减少模型参数、降低模型的训练成本，将传统的特征提取网络替换为训练参数较少的GhostNet网络，并与注意力机制结合，分别在CK+和AFEW数据集中进行了实验，得到的最高识别率分别为99.6...
| Main Authors: | , , , , |
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| Format: | Article |
| Language: | zho |
| Published: |
Zhejiang University Press
2022-03-01
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| Series: | Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://doi.org/10.3785/j.issn.1008-9497.2022.02.002 |