基于改进ResNet50网络的人脸表情识别
毛雨
高尚
江苏科技大学计算机学院 镇江 212100
摘要：针对人脸表情识别中的识别率低、特征提取中参杂较多的干扰信息的问题,提出一种基于改进ResNet50网络的人脸表情识别网络模型,通过将坐标注意力机制模块嵌入网络模型来提升模型对表情强相关特征信息的提取能力,减少信息过载问题,提高模型的鲁棒性和识别准确率.实验采用了Adam优化器并加以改进,结合了指数衰减学习率进一步提升模型训练效果.使用加权交叉熵损失函数来处理人脸数据集数据量过少以及类别分布不均匀带来的模型识别准确率下降的问题.通过在CK+数据集和Fer2013 数据集上进行的实验验证,改进后的网络模型的人脸表情识别准确率分别达到了98.77%和73.51%,较部分同类算法有一定的优势.
关键词：人脸表情识别ResNet50网络坐标注意力机制Adam优化器交叉熵损失函数
分类号：TP3(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2025-11-20
在线出版日期：2026-01-28（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 3247-3251 )
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