29、面部表情与飞行自组网技术研究：深度残差网络与路由协议解析

面部表情与飞行自组网技术研究：深度残差网络与路由协议解析

面部表情识别中的深度残差学习

在面部表情识别领域，深度残差网络展现出了巨大的潜力。研究人员提出了一种基于50层深度残差网络（ResNet）的面部表情识别方法，并与传统的卷积神经网络（CNN）进行了对比。

深度残差学习原理

随着网络深度的增加，传统网络会面临梯度消失/爆炸的问题，导致训练误差增大，性能下降。而残差学习通过引入捷径连接（shortcut connection），让网络学习残差映射，解决了这一问题。具体来说，残差块的公式如下：
- (F(x) = W_2\sigma(W_1x) + x)
- (y(x) = \sigma(W_2\sigma(W_1x) + x))
其中，(W_1)和(W_2)是卷积层的权重，(\sigma)是激活函数（这里使用ReLU函数）。

系统模型与数据集

• 系统模型 ：使用CK+和Kaggle FER数据集的图像作为输入，经过裁剪、归一化和调整大小等预处理步骤后，将数据集分为训练集（80%）和测试集（20%）。使用Softmax作为分类器，对输入图像进行情感分类。
• 数据集 ：
  • CK+数据集 ：包含7000张标记为七种人类情感（愤怒、厌恶、快乐、中性、惊讶、悲伤、恐惧）的图像，原始数据集按90%训练 - 10%测试划分。
  • FER数据集 ：Kaggle数据集，由48×48像