面向面部表情识别的双通道卷积神经网络

摘要

面部表情识别是机器感知人类情绪变化的重要途径,但表情识别受不同个体及情绪强弱差异影响较大,难以手动设计准确的特征.提出一种基于双通道卷积神经网络的面部表情识别方法,首先对采集得到的人脸图像进行预处理以限制分析范围,同时分析人脸灰度图像与对应的LBP图像以兼顾全局与细节特征;针对双通道输入数据,利用不同参数的卷积神经网络自动提取面部特征,通过加权融合分类网络进行特征融合,并利用softmax分类不同表情.实验结果表明,该算法能够以较高的准确率识别6种基本面部表情(高兴、悲伤、愤怒、沮丧、恐惧及惊讶).该方法性能优于基于手动设计特征的面部表情识别方法及单通道CNN方法,相比于其他双通道CNN方法,能通过更简单的处理得到近似的识别结果.