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摘要：針對(duì)目前傳統(tǒng)人臉表情識(shí)別算法存在特征提取復(fù)雜、表情識(shí)別率低等問(wèn)題,提出一種基于混合注意力機(jī)制的ResNet人臉表情識(shí)別方法。該方法把通道注意力模塊和空間注意力模塊組成混合注意力模塊,將混合注意力模塊嵌入ResNet殘差學(xué)習(xí)分支中。針對(duì)CK+人臉表情數(shù)據(jù)集過(guò)小問(wèn)題,采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略擴(kuò)充數(shù)據(jù)集。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后的ResNet在CK+數(shù)據(jù)集上表情識(shí)別準(zhǔn)確率為97.04%,有效提高了表情識(shí)別準(zhǔn)確率。