Diante dos problemas atuais nos métodos de reconhecimento de expressões faciais, caracterizados por grande quantidade de parâmetros, alto consumo de recursos computacionais e baixa precisão no reconhecimento, propõe-se um método leve de reconhecimento de expressões faciais baseado em um mecanismo de atenção coordenada condicional. Primeiramente, reduz-se o número de camadas da rede MobileNet V3, ao mesmo tempo em que o número de canais intermediários e de saída na estrutura residual invertida é aumentado para 1,5 a 3,2 vezes o original, utilizando a função de ativação Mish em substituição à Hardswish para alcançar a não linearidade após a extração das características. Em seguida, introduz-se um mecanismo de atenção coordenada aprimorado, no qual a codificação na incorporação das informações do tensor é realizada sequencialmente nas direções horizontal e vertical através de pooling máximo e pooling médio, e através da integração das informações do tensor são geradas características com campo receptivo global e informações de posição precisas para extrair detalhes das expressões faciais nas posições espaciais e de canal. Por fim, realizam-se experimentos nos conjuntos de dados públicos FERPlus e RAF-DB, com resultados que mostram que o método proposto reduz a quantidade de parâmetros em 15,91%, com precisões respectivas de 88,84% e 85,90%, apresentando melhorias de 0,83% e 1,39% em relação ao modelo aprimorado. Este método possui bom desempenho de reconhecimento, validando sua eficácia.

reconhecimento de expressões;leve;mecanismo de atenção;extração de características