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利用优化剪枝GoogLeNet的人脸表情识别方法
被引量：
14
1
作者
张宏丽
白翔宇
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第19期179-188,共10页
为了提高人脸表情识别的准确率和加快处理速度,提出了一种基于优化剪枝GoogLeNet的人脸表情识别方法。利用GoogLeNet网络提取面部特征,其中Inception模块加深学习深度,并利用典型的分类器实现人脸表情分类。改进GoogLeNet网络,添加全局...
为了提高人脸表情识别的准确率和加快处理速度,提出了一种基于优化剪枝GoogLeNet的人脸表情识别方法。利用GoogLeNet网络提取面部特征,其中Inception模块加深学习深度,并利用典型的分类器实现人脸表情分类。改进GoogLeNet网络,添加全局最大池化层并保留检测目标的位置信息,以Sigmoid交叉熵作为训练目标,获得全面的人脸表情特征信息。通过剪枝算法对GoogLeNet网络进行训练、修剪低权重连接和再训练网络等操作,以简化网络结构和参数量,提高运行效率。在JAFFE、CK+和Cohn-Kanade数据集上对所提方法进行验证,实验结果表明,所提方法的识别准确率分别为83.84%、85.09%和84.87%,运行时间低于200 ms,优于对比方法,具有较好的适用性。
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关键词
剪枝算法
GoogLeNet
人脸表情识别
Inception模块
全局
最大
池
化
层
运行效率
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职称材料
基于改进Bilinear CNN的细粒度图像分类方法
被引量：
2
2
作者
田佳鹭
邓立国
《计算机与数字工程》
2021年第5期977-981,1017,共6页
为提高细粒度图像分类的精确度,提出一种基于双线性网络(Bilinear CNN)的改进方法。首先,选取结构紧密的DenseNet121卷积部分作为特征提取模块,运用改进的Relu-and-Softplus激活函数;接着,结合注意力机制引入空间注意力模块和通道注意...
为提高细粒度图像分类的精确度,提出一种基于双线性网络(Bilinear CNN)的改进方法。首先,选取结构紧密的DenseNet121卷积部分作为特征提取模块,运用改进的Relu-and-Softplus激活函数;接着,结合注意力机制引入空间注意力模块和通道注意力模块,在整体性和局部性上有效提取细节特征;并增加一层卷积层实现调整特征图维度的过渡作用,通过特征图分组策略有效降低特征向量维度减少参数;在双线性池化后采用全局最大池化层处理N个双线性特征向量,融合得到用于Softmax分类的最终向量。经实验证明,新模型的分类精确度可达到96.869%,参数量也大幅度降低,工作效率显著提高。
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关键词
细粒度分类
Bilinear
CNN
注意力模块
分组策略
全局
最大
池
化
层
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职称材料
题名
利用优化剪枝GoogLeNet的人脸表情识别方法
被引量：
14
1
作者
张宏丽
白翔宇
机构
内蒙古师范大学教育技术系
内蒙古大学计算机学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第19期179-188,共10页
基金
国家自然科学基金(62077032)
内蒙古自治区科学技术关键技术项目(2020GG0170)。
文摘
为了提高人脸表情识别的准确率和加快处理速度,提出了一种基于优化剪枝GoogLeNet的人脸表情识别方法。利用GoogLeNet网络提取面部特征,其中Inception模块加深学习深度,并利用典型的分类器实现人脸表情分类。改进GoogLeNet网络,添加全局最大池化层并保留检测目标的位置信息,以Sigmoid交叉熵作为训练目标,获得全面的人脸表情特征信息。通过剪枝算法对GoogLeNet网络进行训练、修剪低权重连接和再训练网络等操作,以简化网络结构和参数量,提高运行效率。在JAFFE、CK+和Cohn-Kanade数据集上对所提方法进行验证,实验结果表明,所提方法的识别准确率分别为83.84%、85.09%和84.87%,运行时间低于200 ms,优于对比方法,具有较好的适用性。
关键词
剪枝算法
GoogLeNet
人脸表情识别
Inception模块
全局
最大
池
化
层
运行效率
Keywords
pruning algorithm
GoogLeNet
facial expression recognition
Inception module
global maximum pooling layer
operating efficiency
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于改进Bilinear CNN的细粒度图像分类方法
被引量：
2
2
作者
田佳鹭
邓立国
机构
沈阳师范大学数学与系统科学学院
出处
《计算机与数字工程》
2021年第5期977-981,1017,共6页
基金
辽宁省教育科学规划课题“教育信息化云生态环境的架构大数据研究”(编号:JG16DB395)
辽宁省教育厅高校科研项目“基于区块链智能合约健康医疗大数据价值转移和数据共享研究”(编号:LJC202008)
国家社会科学基金艺术学重大项目(编号:18ZD23)资助。
文摘
为提高细粒度图像分类的精确度,提出一种基于双线性网络(Bilinear CNN)的改进方法。首先,选取结构紧密的DenseNet121卷积部分作为特征提取模块,运用改进的Relu-and-Softplus激活函数;接着,结合注意力机制引入空间注意力模块和通道注意力模块,在整体性和局部性上有效提取细节特征;并增加一层卷积层实现调整特征图维度的过渡作用,通过特征图分组策略有效降低特征向量维度减少参数;在双线性池化后采用全局最大池化层处理N个双线性特征向量,融合得到用于Softmax分类的最终向量。经实验证明,新模型的分类精确度可达到96.869%,参数量也大幅度降低,工作效率显著提高。
关键词
细粒度分类
Bilinear
CNN
注意力模块
分组策略
全局
最大
池
化
层
Keywords
fine grained classification
Bilinear CNN
attention module
grouping strategy
global maximum pooling
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用优化剪枝GoogLeNet的人脸表情识别方法
张宏丽
白翔宇
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021
14
下载PDF
职称材料
2
基于改进Bilinear CNN的细粒度图像分类方法
田佳鹭
邓立国
《计算机与数字工程》
2021
2
下载PDF
职称材料
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