一种基于混合注意力卷积网络的面部表情识别方法

本发明属于面部表情识别技术领域，尤其为一种基于混合注意力卷积网络的面部表情识别方法，该方法包括：S10：构建基于混合注意力卷积网络的面部表情识别网络模型；S11：准备数据集，采用面部表情fer2013数据集，将数据集按照9：1的比例划分为训练集和验证集两部分；S12：将所准备数据集的训练集输入至基于混合注意力卷积网络的面部表情识别网络模型中，进行模型训练。本发明针对面部表情识别深度卷积网络参数量多，计算量大的问题，本发明通过将深度可分离卷积块中的普通卷积层替换为深度可分离卷积层，来降低模型的参数量和计算量，同时进一步提升模型的深度。