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结合改进VGGNet和Focal Loss的人脸表情识别 被引量：25
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作者 崔子越 皮家甜 +6 位作者 陈勇 杨杰之 鲜焱 吴至友 赵立军 曾绍华 吕佳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第19期171-178,共8页
针对目前表情识别准确率偏低,表情数据集中类别样本类间差异小、类内差异大以及误标注样本产生的误分类等问题,提出了一种结合改进VGGNet和Focal Loss的人脸表情识别算法。在迁移学习的基础上,通过设计新的输出模块对VGGNet模型进行改进... 针对目前表情识别准确率偏低,表情数据集中类别样本类间差异小、类内差异大以及误标注样本产生的误分类等问题,提出了一种结合改进VGGNet和Focal Loss的人脸表情识别算法。在迁移学习的基础上,通过设计新的输出模块对VGGNet模型进行改进,提升了模型的特征提取能力,能够较好地避免过拟合现象;通过设置概率阈值对Focal Loss进行改进,避免误标注样本对模型分类性能产生影响。实验结果表明,该模型在CK+、JAFFE以及FER2013数据集上的识别准确率分别达到了99.68%、97.61%和72.49%,在实际应用中泛化能力突出。 展开更多
关键词 表情识别 深度学习 迁移学习 FocalLoss 卷积神经网络
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