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發(fā)視頻基于域適應(yīng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別結(jié)構(gòu)
2021-05-19 |
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資料介紹
在利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行人臉表情識(shí)別時(shí)，可借助其他數(shù)據(jù)集進(jìn)行輔助訓(xùn)練以應(yīng)對(duì)缺少標(biāo)記數(shù)據(jù)的情況但源域數(shù)據(jù)庫(kù)和目標(biāo)域數(shù)據(jù)庫(kù)之間的數(shù)據(jù)分布差異會(huì)影響分類(lèi)正確率。為此，以 Alex Net網(wǎng)絡(luò)為原型構(gòu)建基于域適應(yīng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。通過(guò)引入包含注意力機(jī)制的SE模塊進(jìn)行特征重標(biāo)定，同時(shí)利用域適應(yīng)方法減小領(lǐng)域差異性。在人臉識(shí)別公開(kāi)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與 Alexnet和 Going Deep等網(wǎng)絡(luò)相比，該網(wǎng)絡(luò)能夠以較少的參數(shù)量獲得較高的識(shí)別正確率。
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