[发明专利]基于残差注意力机制的面部表情识别方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于残差注意力机制的面部表情识别方法及系统，属于计算机视觉领域，包括：提取包含人脸区域的目标框并进行特征归一化处理，之后利用面部表情识别模型进行面部表情识别；面部表情识别模型包括：一个降采样特征提取结构，用于通过小卷积块对目标框进行特征提取；多个级联的残差注意力结构，分别用于通过深度可分离卷积结构对输入的特征图进行特征提取，以得到精细特征图，并在通道域上对输入的特征图提取感兴趣特征，以得到关键特征图，并将得到的特征图点乘后与精细特征图叠加为残差特征图；以及一个融合损失层，用于获取最后一个残差特征图的损失值，从而预测面部表情类别。本发明能够提高面部表情识别的识别精度和识别速度。

主权项

1.一种基于残差注意力机制的面部表情识别方法，其特征在于，包括：(1)从待识别的目标图像中提取包含人脸区域的目标框，并对所提取的目标框进行特征归一化处理；(2)利用已离线训练好的面部表情识别模型对特征归一化之后的目标框进行面部表情识别，从而识别出所述目标图像中人脸的面部表情类别；所述面部表情识别模型包括一个降采样特征提取结构、m个级联的残差注意力结构以及一个融合损失层；所述降采样特征提取结构用于通过小卷积块对目标框中的人脸图像进行特征提取，以得到粗糙特征图；所述残差注意力结构用于通过深度可分离卷积结构对输入的特征图进行特征提取，以得到精细特征图，并在通道域上对输入的特征图提取感兴趣特征，以得到关键特征图，以及将所得到的精细特征图与关键特征图点乘后与精细特征图叠加，从而得到残差特征图；第一个残差注意力结构输入的特征图为所述降采样特征提取结构输出的粗糙特征图，第2～m个残差注意力结构输入的特征图为前一残差注意力结构输出的残差特征图；所述融合损失层用于获取第m个残差注意力结构输出的残差特征图的损失值，以根据该损失值预测面部表情类别；其中，所述小卷积块中各卷积层的卷积核不大于3×3，m≥2。