基于注意力机制的多粒度匹配的表情识别模型

作者：苏婵; 危建国; 徐健锋^*

来源：山西大学学报(自然科学版), 2023, 46(01): 31-39.

DOI：10.13451/j.sxu.ns.2022109

• 表情识别
• 深度学习
• 注意力机制
• 多粒度
• 局部特征

面部表情自动识别技术已在人工智能领域受到广泛使用。然而，由于姿态变化和遮挡，人脸表情识别中的一个关键挑战是提取细粒度特征的方法。文章提出一种基于注意机制的多粒度匹配模型，特别地，在多粒度匹配模块中部署了多粒度模块和关注度估计模块。通过多粒度模块将细节图像划分为多个细粒度局部区域，并计算局部特征的关注度权重来构造全局特征。图像细节处理模块用于获取原始图像的细节特征。在CK+和Fer2013上进行了大量实验，结果证明了本文方法的有效性。

• 单位
  南昌大学软件学院