深度卷积神经网络：全局与局部特征融合提升面部表情识别

深度卷积神经网络在面部表情识别中的应用已经成为人工智能领域的研究热点。传统的面部表情识别依赖于手工特征提取，如方向梯度直方图、局部二值模式(LBP)等，这些方法虽然具有光照鲁棒性和尺度不变性，但往往局限于关注人脸的局部特征，如眼睛、眉毛、鼻子和嘴巴等关键区域，可能导致识别精度受限。 近年来，深度学习尤其是卷积神经网络(CNN)的发展极大地推动了这一领域的发展。Shin等人提出的CNN结构通过训练多个不同的模型，提升了面部表情的识别率至59.93%，但这类方法仍强调全局特征的重要性，可能忽视了局部的细微表情信息。 为了弥补这个不足，融合全局与局部特征的深度卷积神经网络(GL-DCNN)应运而生。该算法创新地设计了两部分网络结构：首先，利用改进的VGG19网络作为全局特征提取器，它能够捕捉到整个面部图像的复杂模式，提供整体的表情描述；其次，针对局部特征的提取，采用中心对称局部二值模式(CSLBP)算法，该算法不仅能够抵抗光照噪声，还具有高效的处理速度和良好的抗噪性能，特别适用于捕捉人脸纹理细节。 这两部分特征提取后，通过加权融合的方式整合，确保了全局和局部信息的有效结合。这种融合策略有助于捕捉表情的多样性，无论是整体的情绪表达还是关键区域的微妙变化，都能得到充分考虑。最后，通过softmax分类器对融合后的特征进行分类，使得模型能够更准确地识别出六种基本情绪：快乐、悲伤、愤怒、惊讶、厌恶和恐惧。 GL-DCNN算法的优势在于它能够在深度学习的基础上，兼顾全局和局部特征的挖掘，从而在面部表情识别的准确性上取得显著提升。这不仅对于人机交互、情感计算等领域有着重要意义，也为深度学习在计算机视觉领域的实际应用提供了新的思考方向。在未来的研究中，这类融合特征的深度学习方法有望继续优化，以适应更多复杂环境下的表情识别任务。