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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于增强自注意力Transformer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：CN116884063B 。

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：202310805217.9，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于增强自注意力Transformer的人脸表情识别方法是由秦豪;赵雨梦;尹海涛设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于增强自注意力Transformer的人脸表情识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉领域，公开了一种基于增强自注意力Transformer的人脸表情识别方法，包括以下步骤，步骤1，获取人脸表情训练数据集，进行预处理；步骤2，建立由IR50卷积神经网络与增强自注意力Transformer组合而成的人脸表情识别网络模型；步骤3，由IR50卷积神经网络进行初步特征提取，取其中间阶段的特征进行拼接；步骤4，将拼接的特征输入到增强自注意力Transformer模型中，依次进行相似特征融合和关键特征筛选；步骤5，将Transformer执行完成后的结果输入到全连接层，得出表情分类结果。本发明在保证识别准确率的同时，能够提升提推理速度。

本发明授权一种基于增强自注意力Transformer的人脸表情识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于增强自注意力Transformer的人脸表情识别方法，其特征在于：所述人脸表情识别方法包括如下步骤： 步骤1、获取人脸表情训练数据集，并对所述人脸表情训练数据集进行预处理操作； 步骤2、建立由IR50卷积神经网络与增强自注意力Transformer组合而成的人脸表情识别网络模型； 步骤3、由IR50卷积神经网络进行初步特征提取，取中间阶段的特征进行拼接； 步骤4、将拼接的特征输入到增强自注意力Transformer中，依次进行相似特征融合，关键特征筛选； 步骤5、将增强自注意力Transformer执行完成后的结果输入到全连接层，最后使用分类器分类得出表情分类结果，其中： 步骤4中，增强自注意力Transformer包括两个部分，每个部分均有4个block，第一部分为逐步特征融合，将内容相似度高的词符token融合，第二部分为逐步特征筛选，逐步将对于类别词符Classtoken相关度低的token丢弃，增强自注意力Transformer模型的两部分减少了token数量，加快推理速度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京邮电大学，其通讯地址为：210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。