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本发明涉及一种基于注意机制和自蒸馏的面部表情识别方法，包括如下步骤：步骤1、构建面部表情识别数据集；步骤2、构建面部表情识别模型，该模型由特征提取模块、自适应通道注意模块、重塑模块和自蒸馏网络构成；步骤3、对输入的面部表情图像进行预处理；步骤4、利用上述面部表情识别数据集中训练集图像训练面部表情识别模型；步骤5、利用训练好的面部表情识别模型对数据集当中的测试集和验证集进行推理分类。该方法设计了一种合理高效面部表情识别方案，它通过注意机制的方式很好的引导模型去关注那些重要的特征信息；通过一种新的自蒸馏形式，提炼压缩了网络知识、提高了浅层网络输出特征的鲁棒性以及降低了推理阶段模型的复杂度。