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摘要

在实际应用中，人脸图像受光线、遮挡和姿态等因素影响，表情识别准确率较低。为此，提出一种融合自适应卷积和注意力机制的表情识别方法。该方法基于ResNet34网络，引入自适应卷积（AKConv）模块以捕捉多尺度特征，并整合注意力混合（ACmix）机制提升分类精度。同时，采用滑动损失（SlideLoss）替代传统交叉熵损失函数，解决数据不平衡问题。实验结果表明，该模型在FER2013数据集上达到75.21%的准确率，验证了其有效性和优越性，为表情识别领域提供了新思路和方法。

关键词

ResNet；面部情绪识别；深度学习；注意力机制

参考文献

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作者简介

严武军(1973—)，男，汉族，山西侯马人，副教授，硕士生导师，硕士，研究方向：人工智能、深度学习、机器学习；叶金霞(1999—)，女，汉族，山西大同人，硕士研究生在读，研究方向：深度学习、图像处理；李建昌(1998—)，男，汉族，山东东营人，硕士研究生在读，研究方向：深度学习、医学影像处理、计算机视觉。