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摘要
针对人脸表情变化细微易受到非表情区域影响、传统神经网络提取难以提取有效特征等问题，提出了一种结合级联框架与注意力机制的人脸表情识别方法。首先，通过级联框架模型排除人脸图像的多余干扰；其次在深度有效网络中引入注意力机制从通道和空间维度上进行注意权重推断，以增强表情特征的表达能力，抑制冗余信息的影响；最后采用Focal loss损失函数进一步减弱数据集分布不均衡带来的影响。实验结果表明，该方法在公开数据集FER2013、JAFFE上分别取得了72.42%和95.71%的识别准确率，与其他算法相比具有一定先进性与优越性。
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