【摘 要】
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人脸表情识别是计算机视觉领域的研究热点之一。针对自然状态下的人脸存在多视角变化、脸部信息缺失等问题，提出了一种基于MVFE—LightNet（Multi—View Facial Expression Ligh
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目(No.61302151,No.61401268);上海市自然科学基金(No.15ZR1418400)
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人脸表情识别是计算机视觉领域的研究热点之一。针对自然状态下的人脸存在多视角变化、脸部信息缺失等问题，提出了一种基于MVFE—LightNet（Multi—View Facial Expression Lightweight Network）的多视角人脸表情识别方法。首先，在残差网络的基础上设计卷积网络提取不同视角下的表情特征，引入深度可分离卷积来减少网络参数。其次，嵌入压缩和奖惩网络模块学习特征权重，利用特征重新标定方式提高网络表示能力，并通过加入空间金字塔池化增强网络的鲁棒性。最后，为了进一步优化识别结
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