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龙图腾网获悉西安工业大学申请的专利基于宽广注意力和多尺度融合机制的人脸表情识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117275074B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311436946.8，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于宽广注意力和多尺度融合机制的人脸表情识别方法是由穆静;郭岱朋;轩亚虎;路昊洋;张宁设计研发完成，并于2023-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于宽广注意力和多尺度融合机制的人脸表情识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于宽广注意力和多尺度融合机制的人脸表情识别方法。识别方法包括：步骤一、对获得的人脸表情数据集进行预处理；步骤二、建立由ResNet网络和胶囊网络组合而成的人脸表情识别模型；步骤三、建立宽广注意力和多尺度融合机制，嵌入进步骤二中的ResNet网络，将其作为特征提取网络；将胶囊网络作为分类网络；步骤四、将步骤一中的人脸表情图像输入步骤三中的网络得出表情分类结果。本发明兼顾到图像的背景与纹理信息，可捕获到图像更为全面的特征信息；同时可将ResNet的各层得到的特征图进行交融，实现上层与下层特征信息交互，使得网络可以更加充分地提取面部表情特征；识别准确率有大幅提升。

本发明授权基于宽广注意力和多尺度融合机制的人脸表情识别方法在权利要求书中公布了：1.基于宽广注意力和多尺度融合机制的人脸表情识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、对获得的人脸表情数据集进行预处理；将数据集划分为训练集和测试集； 步骤2、建立由ResNet网络和胶囊网络组合而成的人脸表情识别模型； 步骤3、建立宽广注意力和多尺度融合机制，嵌入进步骤2中的ResNet网络，将其作为特征提取网络；将胶囊网络作为分类网络； 步骤4、将步骤1中的人脸表情图像输入步骤3中的特征提取网络进行特征提取，将提取到的特征图输入分类网络得出表情分类结果； 所述步骤3中的宽广注意力包含四个步骤，首先将图像按照空间轴进行划分，分别从横轴、纵轴方向进行平均池化和最大池化，其次将横轴方向的最大池化、平均池化的结果进行拼接，将纵轴方向的最大池化、平均池化的结果进行拼接，再者最终将横纵方向得到的结果拼接得到图像中各个像素点的权重，最后将其与输入特征图进行相乘得到最终的输出特征图； 所述步骤3中的多尺度融合机制包括：首先，将ResNet的第一层的输出特征图与输入相连接，进行1×1卷积，确保输出特征图保持其原始大小和通道数；对于第二层，其输入经过7×7卷积，以扩大其感受野，然后与第二层的输出和卷积合并，保持128的输出通道数；然后，第二层的输出特征图与第三层的中间输入短接，从而使第三层的输入通道数达到256；在第三层，输入特征图经过5×5卷积，然后与输出特征图连接，保持通道数为256；第三层的输出特征图与第四层的中间输出短接，第四层的输入通道数为512；最后，第四层的输入经过3×3的卷积，然后与输出特征图进行连接和卷积，确保最终输出特征图的通道数保持在512。

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