基于热力图与批次相似性注意力约束的面部表情识别方法

本发明公开了一种基于热力图与批次相似性注意力约束的面部表情识别方法，属于图像处理领域。识别步骤包括获取人脸图像，进行预处理后输入至面部表情识别模型进行表情识别；所述面部表情识别模型基于浅层热力图和深层热力图之间的一致性损失，与批次内样本特征相似性注意力分类损失进行优化训练。本发明能够通过类别感知多尺度热力图有效捕捉面部表情所需的语义信息，并将神经网络中深层的语义信息迁移学习至浅层，同时忽略无关噪声，从而提升模型在面部表情识别中的准确性，同时通过批次相似性注意力机制增强面部表情识别模型在类别不平衡数据集上的区分能力。