【摘 要】
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人脸表情是传达人类情感最直观,最有效的方式,在改善人机交互方面扮演着重要的角色。在过去的数十年中,人脸表情识别一直是计算机视觉领域的一个研究热点,被广泛应用于安全驾驶、远程教育、辅助医疗等。然而,现有人脸表情数据集普遍存在数据量小及类别不均衡的问题,在此基础上的模型训练极易产生过拟合,限制了人脸表情识别的发展,因此如何生成大量有效的人脸图像来改善表情识别的准确率成为了如今研究的热点方向。基于以上背
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人脸表情是传达人类情感最直观,最有效的方式,在改善人机交互方面扮演着重要的角色。在过去的数十年中,人脸表情识别一直是计算机视觉领域的一个研究热点,被广泛应用于安全驾驶、远程教育、辅助医疗等。然而,现有人脸表情数据集普遍存在数据量小及类别不均衡的问题,在此基础上的模型训练极易产生过拟合,限制了人脸表情识别的发展,因此如何生成大量有效的人脸图像来改善表情识别的准确率成为了如今研究的热点方向。基于以上背景,本文提出了面向表情识别的人脸生成方法,主要工作如下:（1）针对目前因人脸表情数据集数据量小导致的训练样本不足问题,提出了基于解耦学习的人脸表情样本扩容方法。该方法运用一对二的解耦学习机制,对人脸姿态及身份信息进行解耦,通过生成器与判别器的对抗训练使得模型能够实现不同身份人脸图像之间姿态的互换,有效降低了姿态变化和身份偏差对表情识别的影响。最后,利用生成的人脸表情数据进行表情分类,有效提高了人脸表情识别率。在Multi-PIE（Multi Pose,Illumination,Expressions）和RAFD（Radboud Faces Database）数据集上的实验结果表明,所提方法可以获得较高质量的生成图像,有效提高人脸表情识别率。（2）在上述方法基础上,针对人脸表情数据标签分布不均,大量样本仅具有身份标签而缺少姿态标签的问题,提出了基于跨类特征迁移的人脸图像与粗粒度姿态标签生成方法。该方法通过匹配人脸角度特征,找到其它类中与目标无标签图像近似的有标签图像,然后借助生成对抗网络将其与目标类中的无标签图像合成新的人脸图像。最后,利用与目标图像语义距离最小的合成图像的姿态信息,补全目标图像的姿态标签。在Vox Celeb数据集上的实验结果表明,所提方法可以有效实现不同个体间人脸姿态的迁移,生成高质量的人脸数据,并由此获得较为准确的粗粒度人脸姿态标签。
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