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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于注意力图像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：CN115410258B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202211059275.3，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于注意力图像的人脸表情识别方法是由毛莎莎;闫丹丹;石光辉;缑水平;焦李成设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力图像的人脸表情识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力图像的人脸表情识别方法，主要解决现有技术在挖掘人脸关键区域时挖掘的人脸关键区域不准确和挖掘的人脸关键区域较为粗糙的问题。本发明为每张人脸表情图像生成与其分辨率相同且标签也相同的注意力图像，用于挖掘人脸的关键区域。本发明利用人脸表情图像及其对应的标签、注意力图像及其对应的标签共同训练卷积神经网络。本发明训练好的网络更加关注人脸表情图像中的关键区域像素，可以实现在像素级别上对人脸关键区域的自动定位，提高了人脸表情图像的识别准确率。

本发明授权基于注意力图像的人脸表情识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力图像的人脸表情识别方法，其特征在于，该识别方法的具体步骤包括如下： 步骤1，生成训练集； 步骤2，搭建一个卷积神经网络并设置卷积神经网络的参数； 步骤3，利用卷积神经网络为训练集中的每张人脸表情图像生成对应的注意力图像： 步骤3.1，将从训练集中随机选取的一张人脸表情图像输入到卷积神经网络中，输出所选图像属于真实标签的概率值以及所选图像的特征图； 步骤3.2，按照下式，计算所选图像的特征图中每个通道的权重： ； 其中，表示所选图像的特征图中第个通道的权重，和分别表示通道在垂直高度和水平宽度方向上的元素总数，和分别表示通道在垂直高度和水平宽度方向上的元素序号，表示将所选图像输入到卷积神经网络后输出的属于真实标签的概率值； 步骤3.3，对特征图中的所有通道加权求和，得到所选图像的加权特征图； 步骤3.4，计算加权特征图中所有元素的均值，将加权特征图中小于或等于均值的元素置为0，得到所选图像的重要性矩阵； 步骤3.5，对重要性矩阵进行归一化处理，将归一化后的重要性矩阵缩放至与所选图像相同尺寸，得到所选图像的注意力矩阵； 步骤3.6，将所选图像与其注意力矩阵点乘，得到所选图像的注意力图像，并将所选图像的标签作为注意力图像的标签； 步骤3.7，判断是否选完训练集中所有的人脸表情图像，若是，则执行步骤4，否则，执行步骤3.1； 步骤4，训练卷积神经网络； 步骤5，利用训练好的卷积神经网络识别人脸图像中的表情类别。

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