[发明专利]一种基于空间注意的面部表情识别方法和装置

权利要求书

1.一种基于空间注意的面部表情识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获得空间注意模块；

根据所述空间注意模块，搭建深度特征提取网络；

在公开的自然面部表情数据集上训练所述深度特征提取网络，获得人脸表情识别模型；

将目标人脸图像输入所述人脸表情识别模型进行识别；

其中，所述获得空间注意模块，包括：

获得输入图像，将所述输入图像的分辨率进行归一化；

将归一化之后的输入图像进行特征融合，获得第一融合特征；

对所述第一融合特征进行全局平均池化操作，获得第一统计量，所述第一统计量为所述归一化后的输入图像的局部描述其的集合；

对所述第一统计量进行激活，获得调制掩模；

根据所述调制掩模Mark，获得调制结果；

根据所述调制结果，利用残差连接获得空间注意模块结果，其中，所述空间注意模块结果的计算公式为：

其中，为所述空间注意模块结果；为所述空间注意的特征图；为分辨率为和通道数的输入图像。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述空间注意模块，搭建深度特征提取网络，包括：

输入图像通过所述空间注意模块获取空间关注特征图；

将所述空间关注图进行归一化，获得所述空间关注图归一化结果；

将所述空间关注图的归一化结果通过深度神经网络提取特征；

根据所述特征，获得深度特征提取网络。

3.权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将归一化之后的输入图像进行特征融合，获得第一融合特征，包括：

对归一化之后的输入图像进行卷积操作，所述卷积操作为，公示定义为：

其中，为输入的第通道；为输出的第个通道；为一个2D的卷积核。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一融合特征进行全局平均池化操作，获得第一统计量，所述第一统计量的计算公式为：

其中，为其统计表达整个图像的局部描述器的集合；为通道的维数；为信息压缩操作；为卷积操作；为输出的第个通道。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一统计量进行激活，获得调制掩模Mark，所述调制掩模的计算公式为：

其中，为ReLU激活函数；为sigmoid激活函数；为具有参数的降维层；为维度增加层；其中，，，为缩减系数。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述调制掩模，获得调制结果，所述调制结果是图像信道Xc和调制掩模M之间的空间相乘的结果，其中，定义为：

其中，表示元素相乘；为第通道的调制结果；索引为通道的维数，和分别是相应的张量和的第个通道。