基于局部相关性和多尺度空间注意力的人脸表情识别

摘要

针对遮挡、姿势变化和光照等因素对人脸表情识别的影响，提出一种基于局部相关性和多尺度空间注意力的人脸表情识别方法.首先，通过局部相关性模块，将局部特征与全局特征相结合，并增强局部特征之间的联系，从而提高模型在复杂环境下的识别性能.其次，采用多尺度空间注意力机制，提取并融合不同层次的空间结构信息，提升模型的鲁棒性.实验结果表明，该方法在数据集RAF-DB和AffectNet上展现了优越的人脸表情识别效果，从而验证了该方法的有效性和泛化能力.

关键词

人脸表情识别 / 空间注意力 / 多尺度网络 / 局部相关性