一种基于D-GFK网络的级联分类人脸表情识别方法

本发明公开了一种基于D‑GFK网络的级联分类人脸表情识别方法，涉及图像处理技术领域，该级联分类人脸表情识别方法包括以下步骤：采集人脸图像并进行预处理，从预处理后的人脸图像中提取遮挡图像输入至生成对抗网络中进行修正；将修正后的人脸图像输入至改进的稠密连接网络中进行人脸表情的粗粒度划分；将修正后的人脸图像分别输入至图卷积神经网络模型和人脸关键点识别模型中进行人脸表情的细粒度划分；融合图卷积神经网络模型和人脸关键点识别模型的输出结果得到多模型级联情感识别模型。本发明解决了人脸表情识别在不同光照条件下和存在遮挡环境下的问题，同时提高了人脸表情识别在悲观表情识别下的准确性。