一种基于复杂度感知分类算法的面部表情识别方法

摘要

本发明公开了一种基于复杂度感知分类算法的面部表情识别方法，首先设计基于改进残差块的深度卷积神经网络对预处理后的训练数据集进行训练，提取出人脸面部特征；再根据复杂度感知分类算法评估人脸面部特征的复杂度，将训练数据集划分为容易样本集和困难样本集，针对这两类子样本集分别进行训练得到容易样本分类器和困难样本分类器；并分别针对这两类子样本集训练一个二分类的样本复杂度鉴别分类器；对测试数据集进行预处理和人脸面部特征提取后，通过样本复杂度鉴别分类器对测试数据集提取的人脸面部特征进行复杂度鉴别，根据人脸面部特征的复杂度将测试数据集分别输入容易样本分类器和困难样本分类器完成人脸表情类别的识别。