本文介绍了动态分辨率引导面部表情识别（DRGFER）方法，能够有效识别不同分辨率的面部表情。该方法包括分辨率识别网络（RRN）和多分辨率适应面部表情识别网络（MRAFER）。在RAFDB和FERPlus数据集上评估结果显示，该方法在每个分辨率上保持了最佳性能，并优于其他方法。该框架对分辨率变化和面部表情具有鲁棒性，为实际应用提供了有前途的解决方案。

本文介绍了动态分辨率引导面部表情识别（DRGFER）方法，能够有效识别不同分辨率的面部表情。该方法包括分辨率识别网络（RRN）和多分辨率适应面部表情识别网络（MRAFER）。通过RAFDB和FERPlus数据集评估，结果显示该方法在每个分辨率上保持最佳性能，并优于其他方法。该框架对分辨率变化和面部表情具有鲁棒性，为实际应用提供有前途的解决方案。

本文介绍了动态分辨率引导面部表情识别（DRGFER）方法，能够有效识别不同分辨率的面部表情。该方法包括分辨率识别网络（RRN）和多分辨率适应面部表情识别网络（MRAFER）。在RAFDB和FERPlus数据集上评估结果显示，该方法在每个分辨率上保持最佳性能，并优于其他方法。该框架对分辨率变化和面部表情具有鲁棒性，为实际应用提供了有前途的解决方案。