CBFaceNet基于双注意力机制的微表情识别网络

微表情识别在学生课堂、医疗等方面都发挥着重要作用。现有的微表情识别模型技术大多使用传统的特征学习方法进行特征提取,但是传统的特征学习方法识别率不高,而深度学习的方法会产生大量的运行参数。因此,提出一种轻量级的微表情识别方法,称为CBFaceNet。该模型可以实现端到端的检测,适合应用于资源有限的移动设备。在提出的模型中,融合三维注意力机制simAM增强模型对微表情关键部位特征的提取,并且能够降低模型参数。在模型中插入通道和空间注意力模块CBAM,使提取的面部特征更加丰富,同时,采用混合损失函数测试该模型。在SMIC微表情数据集中将CBFaceNet与其他模型进行比较,实验结果表明,CBFaceNet在识别精度、复杂度和模型参数方面都有着优越的性能。