現在の顔表情認識手法がパラメータ数が多く、計算資源の消費が大きく、認識精度が低いという問題に対して、条件付き協調注意機構に基づく軽量顔表情認識手法を提案した。まず、MobileNet V3のネットワーク層数を削減し、逆残差構造の中間チャンネル数と出力チャンネル数を元の1.5～3.2倍に増やし、活性化関数Hardswishの代わりにMishを使用して特徴抽出後の非線形化を実現した。次に、改良された協調注意機構を導入し、テンソル情報埋め込みにおいて水平方向および垂直方向に沿って順に最大プーリングと平均プーリングで符号化し、テンソル情報統合により全体受容野と正確な位置情報特性を持つ特徴を生成し、顔表情の空間およびチャネル位置の詳細情報を抽出する。最後に、公開データセットFERPlusとRAF-DBで実験を行い、結果は提案手法のパラメータ数が15.91%削減され、精度はそれぞれ88.84%と85.90%で、改良前モデルと比較してそれぞれ0.83%と1.39%向上したことを示した。本手法は優れた認識性能を持ち、提案手法の有効性を検証した。

表情認識;軽量化;注意機構;特徴抽出