深度卷积网络提取的表情特征易受背景、个体身份等因素影响,其与无用特征混合在一起对表情识别造成干扰。针对此问题,提出一种基于注意力模型的面部表情识别算法,该方法基于一个轻量级的卷积神经网络以避免过拟合,通过通道注意力模块和空间注意力模块对特征图元素进行加强或抑制,应用残差学习单元使注意力模型学习到更丰富的特征并获得更好的梯度流。此外,还提出一种面部表情关键区域截取方案,以解决非表情区域的噪声干扰问题。在两个常用的表情数据集CK+和MMI上对所提方法进行了验证,实验结果证明了该方法的优越性。

deepface Deepface是一个轻量级的面部分析框架，包括适用于Python的面部识别和人口统计（年龄，性别，情感和种族）。 您可以使用几行代码来应用面部分析。 它计划桥接一个Deepface Deepface是一个轻量级的面部分析框架，包括适用于Python的面部识别和人口统计（年龄，性别，情感和种族）。 您可以使用几行代码来应用面部分析。 它计划弥合软件工程与机器学习研究之间的鸿沟。 安装安装deepface的最简单方法是从PyPI下载。 pip install deepface人脸识别功能在DeepFace界面下用于人脸识别。 来自Deepfa