基于改进的GAN的局部遮挡人脸表情识别

针对实际应用中人脸图像存在局部遮挡的情况经常发生,会造成识别率下降和鲁棒性降低。因此针对目前存在的这种情况,提出一种基于改进生成式对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的表情识别模型,先利用由自动编码器构成的生成器和两个鉴别器(局部鉴别器和全局鉴别器)的对抗学习对遮挡人脸图像填补修复,再在全局鉴别器后面添加多分类层,利用全局鉴别器的部分卷积层并在后面添加多分类层构成表情分类器进行表情识别。最后通过实验进行了不同遮挡面积的人脸图像在填补前后表情识别率的对比和不同算法的识别率对比,实验结果证明识别率会更高,尤其提高了人脸大面积遮挡的识别率。