计算机应用

作者：徐杰, 钟勇, 王阳, 张昌福, 杨观赐

单位：1.现代制造技术教育部重点实验室（贵州大学），贵阳 550025；2.中国科学院 成都计算机应用研究所，成都 610213；3.省部共建公共大数据国家重点实验室（贵州大学），贵阳 550025；4.贵州大学 机械工程学院，贵阳 550025

关键词：人脸属性估计,面部表情识别,注意力机制,细粒度特征,特征差异

基金：国家自然科学基金资助项目(62373116);贵州省科技计划项目（黔科合支撑［2023］一般118,黔科合平台人才［2020］6007-2）

人脸特征蕴含诸多信息，在面部属性和情感分析任务中具有重要价值，而面部特征的多样性和复杂性使人脸分析任务变得困难。针对上述难题，从面部细粒度特征角度出发，提出基于上下文通道注意力机制的人脸属性估计和表情识别（FAER）模型。首先，构建基于ConvNext的局部特征编码骨干网络，并运用骨干网络编码局部特征的有效性来充分表征人脸局部特征之间的差异性；其次，提出上下文通道注意力（CC Attention）机制，通过动态自适应调整特征通道上的权重信息，表征深度特征的全局和局部特征，从而弥补骨干网络编码全局特征能力的不足；最后，设计不同分类策略，针对人脸属性估计（FAE）和面部表情识别（FER）任务，分别采用不同损失函数组合，以促使模型学习更多的面部细粒度特征。实验结果表明，所提FAER模型在人脸属性数据集CelebA （CelebFaces Attributes）上取得了91.87%的平均准确率，相较于次优模型SwinFace （Swin transformer for Face）高出0.55个百分点；在面部表情数据集RAF-DB和AffectNet上分别取得了91.75%和66.66%的准确率，相较于次优模型TransFER （Transformers for Facial Expression Recognition）分别高出0.84和0.43个百分点。

来源：2025年第1期

《计算机应用》期刊编辑部

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