В связи с существующими проблемами методов распознавания мимики лица, такими как большое количество параметров, высокие вычислительные затраты и низкая точность распознавания, предложен легковесный метод распознавания мимики лица на основе условного координационного механизма внимания. Во-первых, сокращено количество слоев сети MobileNet V3, при этом количество каналов в промежуточных и выходных слоях обратной остаточной структуры увеличено в 1,5-3,2 раза от исходных, а функция активации Hardswish заменена на Mish для реализации нелинейности после извлечения признаков. Во-вторых, введён улучшенный координационный механизм внимания, при котором кодирование по информации тензора по горизонтальной и вертикальной направлениям осуществляется последовательно с помощью максимального и среднего пулинга, а интеграция информации тензора создаёт признаки с глобальным рецептивным полем и точной позиционной информацией для извлечения деталей мимики лица в пространственном и канальном положении. Наконец, проведены эксперименты на общедоступных наборах данных FERPlus и RAF-DB, результаты показали снижение количества параметров предложенного метода на 15,91%, точность составила 88,84% и 85,90%, что на 0,83% и 1,39% выше по сравнению с улучшенной моделью. Метод обладает хорошей производительностью распознавания, что подтверждает его эффективность.

распознавание выражений;легковесный;механизм внимания;извлечение признаков