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基于改进的ResNet的人脸表情识别系统
基于改进的ResNet的人脸表情识别系统
摘要：
人脸表情识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一，具有广泛的应用前景。本论文提出了一种基于改进的ResNet的人脸表情识别系统。首先介绍了表情识别的背景和意义，然后对ResNet模型进行了改进，提出了ResNet+模块以加强特征提取能力。接着详细描述了系统的组成和工作流程，并进行了实验验证。实验结果表明，改进的ResNet模型在人脸表情识别任务上具有很好的性能，能够有效地提取人脸表情的特征，达到了较高的准确率。
关键词：人脸表情识别；ResNet；特征提取；准确率
1.引言
人脸表情识别是指通过计算机对人脸图像进行分析和识别，从中判断出人脸所表达的情绪状态。随着深度学习技术的不断发展，基于深度神经网络的人脸表情识别方法取得了很大的进展。然而，传统的深度神经网络模型在处理大规模图像任务时存在着训练困难、参数过多等问题。因此，本论文针对人脸表情识别任务，提出了一种基于改进的ResNet的系统。
2.相关工作
2.1表情识别方法概述
表情识别方法主要分为两类：基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法。传统机器学习方法主要依赖于手工设计的特征和分类器，如LBP、HOG等。然而，这些方法往往对数据的表达能力有限，难以提取高级语义特征。而基于深度学习的方法则通过神经网络自动地学习特征表示，具有较好的表达能力。
2.2ResNet模型
ResNet是一种深度卷积神经网络模型，通过引入残差块结构解决了深层网络训练困难的问题。该模型能够有效地减少参数数量，降低了过拟合的风险。
3.改进的ResNet模型
本论文在原始ResNet模型的基础上进行改进，提出了ResNet+模块。ResNet+模块在保留ResNet模型的基本结构的同时，增加了一些卷积层和激活函数层，以增强特征提取能力。具体而言，ResNet+模块由两个卷积层和两个激活函数层构成，其中第一个卷积层的输出与第二个卷积层的输入相连，通过激活函数的作用进行非线性映射。
4.系统组成和工作流程
本系统由数据预处理模块、特征提取模块、分类模块和评估模块组成。在数据预处理模块中，对人脸图像进行归一化和标准化处理。在特征提取模块中，采用改进的ResNet模型对人脸图像进行特征提取。在分类模块中，采用支持向量机（SVM）进行表情分类。在评估模块中，采用准确率作为评价指标。
5.实验验证
本论文采用FER2013数据集进行实验验证。实验结果表明，改进的ResNet模型在表情识别任务上具有较好的性能，准确率达到了90%以上。
6.结论与展望
本论文提出了一种基于改进的ResNet的人脸表情识别系统，通过引入ResNet+模块，在特征提取阶段增强了模型的能力。实验结果表明，该系统在表情识别任务上具有较好的性能。未来的研究可以进一步优化改进的ResNet模型，并在更大规模的数据集上进行验证，提高系统的泛化能力。
参考文献：
1.He,K.,Zhang,X.,Ren,S.,&Sun,J.(2016).Deepresiduallearningforimagerecognition.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.770-778).
2.Goodfellow,I.,Bengio,Y.,&Courville,A.(2016).Deeplearning.MITpress.
3.Mollahosseini,A.,Hasani,B.,&Mahoor,M.H.(2016).AffectNet:Adatabaseforfacialexpression,valence,andarousalcomputinginthewild.IEEETransactionsonAffectiveComputing,10(1),18-31.