基于注意力机制的特征融合面部表情识别方法  

作　　者：潘旭宏 

机构地区：[1]兰州交通大学,甘肃兰州730070

出　　处：《电子制作》2025年第7期27-31,共5页Practical Electronics

摘　　要：本文提出了一种基于注意力机制的特征融合面部表情识别方法。首先,引入多尺度空间注意力和双支通道注意力机制,增强特征图的空间和通道域表示。接着,结合ResNet34作为骨干网络提取多层次特征,设计了基于并行注意力的特征交互模块,实现浅层与深层特征之间的信息交互,促进深层信息挖掘。此外,还构建了基于多头注意力和膨胀卷积的特征融合模块,整合更全面的特征描述。实验结果表明,本方法在RAF-DB和FER2013数据集上的准确率分别达到了88.92%和69.85%,相较于其他现有方法均有一定提升,验证了方法有效性。

关 键 词：注意力机制 面部表情识别 特征交互 特征融合 多头注意力 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP18[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]