微表情是一种人类在试图隐藏自己真实情感时作出的面部动作，具有持续时间短、幅度小的典型特点。针对微表情识别难度大、识别效果不理想的问题，提出一种基于卷积注意力模块（CBAM）和双通道网络（DPN）的微表情识别算法——CBAM-DPN。首先，进行典型微表情数据集的数据融合；然后，分析序列帧中像素的变化值以确定顶点帧位置，再对顶点帧进行图像增强处理；最后，基于CBAM-DPN对图像增强后的微表情顶点帧进行特征的有效提取，并构建分类器对微表情进行识别。优化后模型的未加权F1值（UF1）和未加权平均召回率（UAR）分别可以达到0.720 3和0.729 3，相较于DPN模型分别提高了0.048 9和0.037 9，相较于CapsuleNet模型分别提高了0.068 3和0.078 7。实验结果表明，CBAM-DPN算法融合了CBAM和DPN的共同优势，可增强微小特征的信息提取能力，有效改善微表情识别性能。