近几年来,随着人工智能的快速发展,人脸识别算法应用于各行各业。其中人类面部表情的识别广泛应用于患者心理分析、公共区域危险预警、人机交互、机器人制造等领域。人脸特征具有多维度、多尺度变化的特点,容易受到光照、拍摄角度等因素影响,因此,人脸有效特征提取和分析具有一定的难度。本文提出一种加入注意力机制的算法,基于encoder-decoder框架,能够获取有效的面部情绪特征,有利于面部情绪的识别和判断,解决算法应用鲁棒性较差的问题。
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