本发明涉及表情识别方法技术领域,且公开了基于轻量双通道神经网络的人脸表情识别方法,包括以下操作步骤：S1、图像预处理和图结构的构建；S2、搭建基于GCN的轻量双通道网络,自动提取表情的全局特征和局部特征；S3、特征融合和表情分类。本发明从输入表情图像中构建图结构,使用GCN可自动提取人脸表情几何和纹理两种局部特征,不受人为因素干扰,从而提高表情分类结果准确率,轻量双通道网络在网络简化、网络层数少、参数小的情况下,依然能取得极好的分类性能,且运行速度更快,鲁棒性更好。
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