19、基于深度学习的面部表情识别方法

基于深度学习的面部表情识别方法

1. 方法概述

在视觉情感识别领域，人体各部分可通过多种非语言指标来建模情感，面部是主要信息来源，但手部等部位也能提供不少信息。情感可通过面部推断得出，因为无论性别、年龄或文化差异，情感与面部表情普遍相关。

面部情感识别是一项具有挑战性的任务，其准确性取决于所选的参数和特征。在图像分类中，技术性能受光照、遮挡等因素影响，且不同个体的面部特征差异大。深度学习方法虽特征学习能力强，但需大量训练数据避免过拟合，视频情感分类还面临计算量大、训练数据集标注弱等问题。不过，芯片处理能力提升、网络架构优化以及跨领域方法迁移，使深度学习模型取得了卓越的识别精度。

1.1 预处理

数据预处理对视觉情感识别至关重要，它直接影响模型和算法的学习能力。以下是两种常见的预处理方法：
- 使用原始像素矩阵 ：这是深度学习中简单且有效的方法，模型可通过卷积神经网络（CNN）直接从像素中学习模式和概念。
- 面部检测 ：作为预处理的第一步，其目的是确定图像中是否存在面部，并返回面部的位置和范围。常见的面部检测算法如下：
- Viola Jones Haar - cascade ：区分面部和非面部，通过计算黑白阴影区域的特征差异来识别。
- PCA ：用于减少图像维度。
- 基于面部坐标点的算法 ：如某些算法可检测68个面部坐标点，通过分析像素强度差异和梯度方向来获取面部特征模式。

近年来，先进的面部检