应对复杂光照下的高精度表情识别方法

针对表情识别存在相似表情识别精度不高和不同光照下识别困难的问题，提出一种改进的双通道残差网络表情识别模型。通过改进局部二值化算子，改善复杂光照下难以提取到鲁棒特征的问题，通过改进注意力机制，改善全局特征提取能力；搭建特征融合网络，通过交叉实验获取对于不同数据集都鲁棒的特征融合系数；将中心损失引入设计联合算法提高相似表情之间的区分度。实验结果表明，该算法提升了相似表情的区分精度，对于光照具有更好的鲁棒性。模型在3个公开数据集上的准确率达98.53%、96.42%、94.24%。