华中师范大学陈靓影获国家专利权
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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利一种面部表情识别方法、系统及电子设备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：CN117133035B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202311089347.3，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种面部表情识别方法、系统及电子设备是由陈靓影;文仲淳;徐如意;杨宗凯设计研发完成，并于2023-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种面部表情识别方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种面部表情识别方法、系统及电子设备，方法包括：对面部样本图像进行预处理，提取用户脸部特征点坐标；采用卷积神经网络主干获取局部特征和全局特征；采用交叉注意力模块1将聚合的全局特征与每个局部特征进行融合，得到增强的局部特征；采用图卷积神经网络对增强的局部特征加以处理，提取用户脸部结构化语义信息；采用交叉注意力模块2将用户脸部结构化语义融合进每个全局特征，得到用户脸部结构化语义增强的全局特征；采用视觉自注意力模型对用户脸部结构化语义增强的全局特征做进一步的编码；利用交叉熵损失监督整个模型训练。本发明利用图卷积神经网络增强视觉自注意力模型的特征表示能力，用于解决自然场景下的表情识别任务。
本发明授权一种面部表情识别方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种面部表情识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取用户面部图像，并提取用户的面部特征点； 基于卷积神经网络提取用户面部图像的浅层特征和深层特征，以各个面部特征点为中心在浅层特征中裁剪出对应的局部特征块，得到面部图像的多个局部特征，并将深层特征切分投影后得到面部图像的多个全局特征； 将全局特征与各个局部特征的相似度作为对应的注意力权重，之后结合对应的注意力权重将多个全局特征分别自适应融合入各个局部特征，得到多个增强的局部特征； 基于图卷积神经网络结合多个增强的局部特征对面部特征点对应的特征点图进行图卷积，提取用户脸部的多个结构化语义特征； 将结构化语义特征与全局特征的相似度作为对应的注意力权重，之后结合对应的注意力权重将多个结构化语义特征分别融合入每个全局特征，在全局特征中增强与面部表情识别关联度高的区域，得到增强的全局特征； 基于视觉自注意力模型进一步聚合增强的全局特征识别得到用户面部表情。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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