非受控环境下基于混合注意力机制的面部表情识别

针对非受控环境下的面部表情识别过程中特征提取不充分的问题,构建了一个加强特征提取的网络结构——3_M_S_MobileNetV2模型,该结构以MobileNetV2为基础网络,结合自主设计的混合注意力模块3_M_CBAM,并且将ReLU6激活函数更换为SiLU激活函数设计而成。在两个非受控环境下所采集的数据集RAF_DB和Fer2013上对设计的模型进行实验,识别准确率分别达到81.88%和65.65%,并且与现有的基于神经网络的识别方法相比,在RAF_DB数据集和Fer2013数据集上的面部表情识别准确率分别提高了1%~9%、0.5%~4%,证明了文中网络结构的有效性。