基于空间通道卷积和增强压缩激励注意力的人脸表情识别方法、系统和设备

本发明涉及基于空间通道卷积和增强压缩激励注意力的人脸表情识别方法，包括：S1利用空间通道卷积扩大感受野，捕获图像的全局信息；S2对不同尺度和不同层级的特征信息进行特征融合；S3使用全局注意力的压缩激励模块自适应调整特征映射权重，增强模型对重要特征的关注。本发明的空间通道卷积能够增强对多尺度、跨层级特征的感知能力；特征融合模块在通道维度上整合不同尺度和层级的特征信息，通过自适应权重获取机制实现特征信息的优化组合；全局注意力的压缩激励模块能够缓解信息丢失问题，提升识别准确性。本发明的方法在人脸表情识别的准确率上取得了显著提升，同时计算成本和网络规模远小于同类型现有技术，具有更高的准确性和鲁棒性。