一种孤立中心损失方法及其在人脸表情识别中的应用

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一种孤立中心损失方法及其在人脸表情识别中的应用

更新时间：2025-07-09

- 一种孤立中心损失方法及其在人脸表情识别中的应用
- Issue 4, Pages: 119-126(2022)
- 作者机构：
  
  1. 西安电子科技大学计算机科学与技术学院
  2. 榆林学院信息工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TP391.41
- Published：2022
- 稿件说明：
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[J]. 2022, (4): 119-126.
DOI：

[J]. 2022, (4): 119-126. DOI：

摘要

针对Softmax损失监督下各类样本之间区分度不足的问题，提出了一种孤立中心损失监督方法。基于类间离散度尽量大、类内离散度尽量小的原则，提出方法由3部分组成：采用等角分布固定权值，使得全部类间夹角余弦值之和最小，确保不同类别在角度空间的距离最大化；中心聚类思想，最小化每个样本与其所属类别的中心之间的欧氏距离，促使同类样本尽量聚拢；最大化不同类之间的欧氏距离，使得不同类样本在欧氏空间尽量分开。在表情数据集FER2013、FERPlus和RAF-DB上的测试结果显示：提出方法的平均准确率分别达到了73.02%、88.56%和86.26%

相比于Softmax损失函数，分别提升了1.25%、0.44%和0.65%;同时，提出方法比Softmax损失更加稳定(相同配置下多次实验结果的变化程度更小);提出方法的运行速度只比Softmax损失方法略微慢一点，仍然比一些其他方法快。

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关键词

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张文萍,贾凯,王宏玉,徐方.改进的Island损失函数在人脸表情识别上的应用[J].计算机辅助设计与图形学学报,2020(12).

吴慧华,苏寒松,刘高华,李燊,苏晓.基于余弦距离损失函数的人脸表情识别算法[J].激光与光电子学进展,2019(24).

龙鑫,苏寒松,刘高华,陈震宇.一种基于角度距离损失函数和卷积神经网络的人脸识别算法[J].激光与光电子学进展,2018(12).

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