【摘 要】
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针对复杂人脸表情识别面临背景干扰、空间信息分布不均匀等问题，提出一种注意力机制和Involution算子改进的人脸表情识别方法，该方法以VGG19为基线网络，前端引入注意力机制提取表情强相关特征，抑制背景干扰，并利用联合正则化策略平衡和改善特征数据分布，提高模型训练质量；后端采用密集连接加强有效特征复用，提取高层语义信息，所提方法在CK+、FER2013、RAF-DB等3个公开数据集上进行了验证，
【基金项目】
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公安部科技强警基础专项（2021JC03）； 中国人民公安大学公共安全行为科学实验室开放课题（2020SYS16）；
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针对复杂人脸表情识别面临背景干扰、空间信息分布不均匀等问题，提出一种注意力机制和Involution算子改进的人脸表情识别方法，该方法以VGG19为基线网络，前端引入注意力机制提取表情强相关特征，抑制背景干扰，并利用联合正则化策略平衡和改善特征数据分布，提高模型训练质量；后端采用密集连接加强有效特征复用，提取高层语义信息，所提方法在CK+、FER2013、RAF-DB等3个公开数据集上进行了验证，准确率均取得显著提高，且优于当前诸多先进方法。此外，为提高网络处理复杂条件下的数据集，在其后端引入Involution算子替代部分卷积层，提高了空间多样性信息学习能力，实验结果表明，所提模型可有效提高RAF-DB等复杂数据集的人脸表情识别准确率。
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