一种融合空间通道特征与快速区域卷积的人脸表情识别方法

本发明公开了一种融合空间通道特征与快速区域卷积的人脸表情识别方法，该方法包括快速区域卷积模块、空间通道特征融合模块及多尺度注意力模块。本发明方法首先利用深度可分离卷积提取多尺度局部特征，并通过堆叠快速区域卷积模块构建特征提取器；然后，基于空间通道特征融合模块，利用深度卷积和跨通道自注意力机制实现特征融合，显著降低计算复杂度和内存需求；最后，通过多尺度注意力模块，利用不同尺度的特征提取和空间信息聚合，增强表情变化关键区域的特征表征能力。本发明利用全卷积模型和快速区域卷积模型各自的优点，设计一个轻量级的人脸表情识别网络。大量实验表明，本发明所提方法相比其他方法具有更为优越的性能，同时计算成本和网络规模远小于同类型方法。