区域增强型注意力网络下的人脸表情识别

为了识别人脸表情中包含复杂背景、面部遮挡等因素的真实环境下的图像,提出基于区域增强型注意力网络的人脸表情识别方法.首先提出基于注意力的区域增强网络,减弱外部因素的影响以及增强表情识别在真实环境下的鲁棒性;然后提出通道-空间注意力融合网络,作用于全局的特征提取;最后通过分区损失和交叉熵损失相结合的方式提升表情图像的辨识度,从而提升识别准确率.在公开数据集RAF-DB,FERPlus和AffectNet上的实验结果表明,表情识别准确率分别达到88.81%,89.32%和60.45%;所提方法具有更高的准确率和鲁棒性.