一种基于多尺度特征和空间注意力的表情识别方法及系统

本发明涉及表情识别技术领域，尤其是涉及一种基于多尺度特征和空间注意力的表情识别方法及系统。方法，包括利用HNFER神经网络模型对获取的面部图像数据进行特征提取，得到原始输入特征图；基于CoordAtt注意力机制对提取的特征进行池化拼接，得到特征图；对特征图进行深度卷积处理，得到注意力图，再通过元素相乘得到最终的特征图；通过对最终的特征图进行特征变换和归一化，得到表情类别概率并输出。本发明通过集成尺度感知和空间注意力技术，模型能够更精准地识别和分类不同的情绪状态，即使在复杂的环境条件下也能保持高性能。