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本发明涉及无约束人脸表情识别领域，特别涉及一种嵌入高阶信息的轻量级无约束人脸表情识别方法及系统，所述方法包括对输入的数据进行预处理以及图像增强，并输入到轻量级特征提取网络中，提取出人脸表情图像的深层特征图；将深层特征图输入二阶有效通道注意力模块的输入，统计深层表情特征的二阶信息并捕获跨通道特征间的相互依赖关系；使用交叉熵损失和中心损失联合优化网络模型；将待测的人脸表情图像输入到训练好的网络模型中，分类器根据人脸表情特征输出最终预测表情类别；本发明的网络模型具有较少的参数量，较低的显存需求和计算量，并且没有使用额外的数据预训练模型，精度较高，相关产品的适用性较强。