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本发明公开了基于多尺度密集连接深度可分离网络的人脸表情识别方法，属于图像识别技术领域。本发明包含以下步骤：构建基于多尺度密集连接深度可分离网络的轻量级表情识别网络；训练表情识别网络模型；将经过预处理后的待识别表情图像输入到训练后的表情识别网络；表情识别网络对表情图像进行自动识别并输出所属类别。本发明充分利用了密集连接卷积神经网络在大规模图像识别领域内展现的优势，将分组卷积、多尺度深度可分离卷积及通道注意力机制三种思想相结合，通过减少参数量，有效降低了标准卷积运算的复杂度及网络深度，提升了表情识别的准确率，为设备集成与实际应用部署提供了可能性。
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