【摘 要】
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针对表情识别时出现参数量大和识别能力弱等问题，提出一种基于卷积网络人脸表情识别方法。引入改进型残差模块，减少参数量的同时增强对表情区域的关注；利用通道-空间注意力机制对网络提取的表情区域实现不同维度和位置上的权重分配，专注于表情关键点中细微差别特征信息；利用细节模块进一步提取深度特征信息。为得到更高准确度，引入联合损失函数增加类外距离，减少类内距离以提高表情识别准确度。本文将此网络运用到数据集FE
【基金项目】
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吉林省教育厅基金项目（JKH20210754KJ）； 长春市科技局重大专项项目（21GD05）； 吉林省科技厅重点攻关项目（20210201113GX）；
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针对表情识别时出现参数量大和识别能力弱等问题，提出一种基于卷积网络人脸表情识别方法。引入改进型残差模块，减少参数量的同时增强对表情区域的关注；利用通道-空间注意力机制对网络提取的表情区域实现不同维度和位置上的权重分配，专注于表情关键点中细微差别特征信息；利用细节模块进一步提取深度特征信息。为得到更高准确度，引入联合损失函数增加类外距离，减少类内距离以提高表情识别准确度。本文将此网络运用到数据集FER2013，CK+中，实验结果表明：本算法平均识别率分别为63.91%，97.98%，参数量为11.34M。与VGG网络、残差网络等对比，该模型不仅识别率提高还减少冗余参数量。
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