三通道超分辨率微小面部表情识别算法研究

为解决自然场景下镜头采集到的面部图像质量无法达到理想训练条件以及图像分辨率较低导致的面部表情识别准确率达不到理想效果的问题，文章提出一种三通道超分辨率面部表情识别算法CTE-FER。该算法通过采用超分辨率网络对采集到的图像进行超分辨率放大，在放大的同时提升图像质量。根据面部图像特征采用超分辨率网络，并且增加图像色块剪切粘贴以及多通道机制进行改进，结合面部表情识别网络构成一个改进超分辨率微小面部表情识别网络。通过各项实验表明，CTE-FER算法在输入大小仅为12*12像素的图片时，其在FER2013、CK+、BU-3DFE三个数据集上识别准确率可分别达到96.97%、58.96%、80.40%。对于不同放大倍数三通道超分辨率面部表情识别算法在RAF-DB数据集上得到的结果也优于其他算法，被认为达到具有竞争力的效果。