计算机应用

作者：乔桂芳, 侯守明, 刘彦彦

单位：1.河南理工大学 计算机科学与技术学院，河南 焦作 454003；2.杭州师范大学 阿里巴巴商学院，杭州 311121

关键词：卷积神经网络,小尺寸卷积核,表情识别,全局平均池化,非线性支持向量机

基金：国家重点研发计划项目(2018YFB1004900);河南省科技攻关计划项目(172102210273)

针对当前卷积神经网络（CNN）利用端层特征进行面部表情识别存在模型结构繁琐、训练参数过多、识别不够理想的问题，提出一种基于改进CNN与支持向量机（SVM）相结合的优化算法。首先，利用连续卷积的思想设计网络模型，以获取更多非线性激活；然后，采用自适应全局平均池化（GAP）层取代传统CNN中的全连接层，以减少网络参数量；最后，用SVM分类器代替传统Softmax函数实现表情识别，以提高模型泛化能力。实验结果表明，所提算法在Fer2013和CK+数据集上分别取得了73.4%和98.06%的识别准确率，与传统LeNet-5算法相比，在Fer2013数据集上提升了2.2个百分点，且该网络模型结构简单、参数量较少，具有良好的鲁棒性。

来源：2022年第4期

《计算机应用》期刊编辑部

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