【摘 要】
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人脸表情是人类内心情绪最真实最直观的表达方式之一，不同的表情之间具有细微的类间差异信息。因此，提取表征能力较强的特征成为表情识别的关键问题。为提取较为高级的语义特征，在残差网络（ResNet）的基础上提出一种注意力金字塔卷积残差网络模型(APRNET50)，该模型融合金字塔卷积模块、通道注意力和空间注意力。首先用金字塔卷积提取图像的细节特征信息，然后对所提特征在通道和空间维度上分配权重，按权重大小
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人脸表情是人类内心情绪最真实最直观的表达方式之一，不同的表情之间具有细微的类间差异信息。因此，提取表征能力较强的特征成为表情识别的关键问题。为提取较为高级的语义特征，在残差网络（ResNet）的基础上提出一种注意力金字塔卷积残差网络模型(APRNET50)，该模型融合金字塔卷积模块、通道注意力和空间注意力。首先用金字塔卷积提取图像的细节特征信息，然后对所提特征在通道和空间维度上分配权重，按权重大小定位显著区域，最后通过全连接层构建分类器对表情进行分类。以端到端的方式进行训练，使得所提网络模型更适合于
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