摘要：针对目前传统人脸表情识别算法存在特征提取复杂、表情识别率低等问题,提出一种基于混合注意力机制的ResNet人脸表情识别方法。该方法把通道注意力模块和空间注意力模块组成混合注意力模块,将混合注意力模块嵌入ResNet残差学习分支中。针对CK+人脸表情数据集过小问题,采用数据增强策略扩充数据集。实验结果表明,改进后的ResNet在CK+数据集上表情识别准确率为97.04%,有效提高了表情识别准确率。