【摘 要】
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人脸的表情变化非常细微，通常表现在图像中某些局部点区域的改变，现有的人脸表情识别方法难以捕捉到表情的细微变化，对非表情区域干扰不具有鲁棒性。为了获得描述人脸表情变化的高效特征表示，提出了一种融合关键点属性与注意力表征的人脸表情识别方法。首先通过添加通道注意力和空间注意力的神经网络提取人脸图像中的关键点信息，实现不同维度和位置的权重分配，有效避免非表情区域的干扰，捕获图像中局部关键点的特征表征。然后
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人脸的表情变化非常细微，通常表现在图像中某些局部点区域的改变，现有的人脸表情识别方法难以捕捉到表情的细微变化，对非表情区域干扰不具有鲁棒性。为了获得描述人脸表情变化的高效特征表示，提出了一种融合关键点属性与注意力表征的人脸表情识别方法。首先通过添加通道注意力和空间注意力的神经网络提取人脸图像中的关键点信息，实现不同维度和位置的权重分配，有效避免非表情区域的干扰，捕获图像中局部关键点的特征表征。然后引入Transformer模块学习不同关键点之间的相关联系，引导网络构建对表情类型更具分辨力的特征表示，
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