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摘要
针对人脸表情识别中头部偏转与数据集中不确定性样本的问题，提出一种自注意力加权半脸的人脸表情识别方法。在输入图片中搜索出人脸区域与左右半脸区域，将它们送入特定结构的多特征融合主干网络提取特征，之后由自注意力权重模块为左右半脸分配合适的权重作为表情预测的辅助线索，由双线预测融合模块结合特征图和权重信息作出表情的预测。此外，还设计了自适应重标签模块，帮助模型定位数据集中不确定性样本，并为它们分配合适的伪标签。实验表明，该算法在RAF-DB、FERPlus和RaFD数据集上分别获得了90.76%、91.08%和98.66%的识别准确率。
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