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讲座时间：2023年12 月 7 日 15 时 00 分

讲座地点：工B308

讲座对象：beat365官方网站全体教师

讲座摘要：  

  由于人脸表情的复杂性和可变性，使得人脸表情识别成为一个极富挑战性的研究课题。为了解决传统卷积神经网络用于人脸表情识别准确率不高的问题，提出了一种基于改进VGG16卷积神经网络的表情识别方法。该方法基于VGG16网络的基本结构，采用单图形处理单元进行训练。首先将VGG16网络划分为5个Block，然后对最后3个Block进行特征融合，并添加SEG(Spatial Group Enhance,SEG)注意力模块，最后对全连接层进行删减，采用一个全连接层直接输出分类结果，减少网络的参数量。在FER2013数据集以及CK+数据集上进行实验，结果表明，所提方法分别得到了68.85%和97.46%的识别率，较其他人脸表情识别方法有一定提高。