融合逻辑推理与深度学习的遮挡面部表情识别算法在小样本数据集上的应用研究

本文推荐一种创新性遮挡面部表情识别算法MFF-LRS（Multidimensional Feature Fusion based Logic Reasoning System），通过结合局部动作识别模块（LARM）、面部修复技术和空间注意力机制，有效解决了小样本遮挡数据集下深度学习模型识别精度不足的问题。该模型引入逻辑推理作为补充指导，在KDEF/RaFD/RAF-DB数据集实验中显著提升准确率，为医疗影像、智能安防等需处理遮挡场景的领域提供新思路。

　　

Highlight

本文提出基于全局特征与局部动作识别的表情识别模型，通过整合逻辑推理解决小样本遮挡表情识别难题。该模型利用逻辑推理和知识库显著降低模型对海量训练数据的依赖，并提升小样本数据集分类准确率。同时针对遮挡表情，结合面部修复算法与空间注意力机制，有效保留全局语义信息并降低遮挡区域重建误差的负面影响。

Section snippets

Facial expression recognition

当前主流技术分为传统方法（基于格点变换特征提取）与深度学习方法。传统方法通过颜色、空间结构等底层特征分析表情，而深度学习方法（如CNN）能自动学习多层次特征，但在小样本遮挡场景下表现受限。

Approach

本节首先阐述逻辑推理在表情识别任务中的应用原理，随后详解MFF-LRS系统架构：1）局部动作识别模块（LARM）提取眼/口鼻关键区域特征；2）面部修复模块重建遮挡区域并融合空间注意力权重；3）逻辑推理层验证局部动作与全局表情的逻辑相容性。

Results

在基于KDEF/RaFD/RAF-DB构建的小样本遮挡数据集测试中，MFF-LRS表现优异。例如在916张KDEF样本（140训练/776测试）中，模型准确率显著超越基线方法，证明其处理复杂遮挡和小样本场景的鲁棒性。

Conclusion

本研究通过逻辑推理与深度学习融合策略，突破小样本遮挡表情识别瓶颈。未来将探索动态遮挡处理及跨模态知识库构建，进一步拓展模型在医疗诊断、智能驾驶等实时场景的应用潜力。