基于局部相关性和多尺度空间注意力的人脸表情识别

来源：吉林大学学报·理学版杂志2026年第1期北京时间：

作者：胡黄水, 曹禹, 刘名扬, 康琪儿

单位：1. 长春工业大学 计算机科学与工程学院, 长春 130012; 2. 吉林大学 仪器科学与电气工程学院, 长春 130061；3. 长春工业大学 电气与电子工程学院， 长春 130012

摘要：针对遮挡、 姿势变化和光照等因素对人脸表情识别的影响, 提出一种基于局部相关性和多尺度空间注意力的人脸表情识别方法. 首先, 通过局部相关性模块, 将局部特征与全局特征相结合, 并增强局部特征之间的联系, 从而提高模型在复杂环境下的识别性能. 其次, 采用多尺度空间注意力机制, 提取并融合不同层次的空间结构信息, 提升模型的鲁棒性. 实验结果表明, 该方法在数据集RAF-DB和AffectNet上展现了优越的人脸表情识别效果, 从而验证了该方法的有效性和泛化能力.

关键词：人脸表情识别,空间注意力,多尺度网络,局部相关性