基于隨機權(quán)重分配策略的面目表情識別

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摘要：為了提高面部表情識別的精確度，提出了一種基于數(shù)據(jù)增強策略面部表情識別，區(qū)別于普通的在線隨機數(shù)據(jù)增強，將實驗用到的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集采用附加不同的權(quán)重分配策略進行增強數(shù)據(jù)，并隨機生成每次訓(xùn)練時的權(quán)重，保證其訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性并通過比較實驗結(jié)果得出哪種權(quán)重的分布策略適用于面部表情識別數(shù)據(jù)集的增強，同時解決了面部表情識別因數(shù)據(jù)集缺乏多樣性識別精度不高等問題，提升了人臉表情識別的準(zhǔn)確性和魯棒性，此外還利用VGG19特征提取網(wǎng)絡(luò)，通過從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)魯棒性和區(qū)分性特征，來實現(xiàn)高精度的面部表情識別。（剩余6990字）