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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利一种多线索关联学习的面部表情识别方法及系统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：CN116311454B 。

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：202310288548.X，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种多线索关联学习的面部表情识别方法及系统是由陈靓影;徐如意;马朝阳;杨宗凯设计研发完成，并于2023-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多线索关联学习的面部表情识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多线索关联学习的面部表情识别方法及系统，属于计算机视觉技术领域，方法为：将预识别的面部图像输入至学生模型或和教师模型中进行面部表情识别；训练方法为：对全局脸样本图像裁剪为上下半张脸样本图像；提取线索特征；获取上半张脸样本图像、下半张脸样本图像和全局脸样本图像对应的邻接矩阵；采用特征级的注意力机制将关联语义融合获取教师模型；采用交叉熵损失监督训练教师模型；采用标签蒸馏，利用KL散度和交叉熵损失以监督学生模型训练。本发明利用关联线索增强模型的学习能力，用于解决自然场景下的表情识别问题。

本发明授权一种多线索关联学习的面部表情识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多线索关联学习的面部表情识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 将预识别的面部图像输入至学生模型或和教师模型中，对面部表情识别； 其中，学生模型和教师模型的训练方法，包括以下步骤： D1：对全局脸样本图像沿水平方向裁剪为上半张脸样本图像和下半张脸样本图像； D2：提取全局脸样本图像以及上半张脸、下半张脸样本图像的线索特征； D3：分别计算上半张脸样本图像、下半张脸样本图像和全局脸样本图像对应线索特征之间的关联关系，获取对应的邻接矩阵； D4：以线索特征和邻接矩阵为输入，采用三个图卷积神经网络输出关联语义，并采用特征级的注意力机制将关联语义进行融合，获取教师模型； D5：将教师模型中融合后的关联语义输入至分类层，采用交叉熵损失监督训练教师模型；同时采用标签蒸馏，利用KL散度和交叉熵损失以监督学生模型训练；其中，学生模型为线索特征经瓶颈层后输入的全连接层构建； 提取线索特征的方法为：利用LBP算子进行特征提取；或利用公开且已训练好的人脸模型直接提取深度特征；或利用有标签样本对预先训练好的人脸模型进行微调获取深度模型，再利用深度模型提取深度嵌入特征。

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华中师范大学，其通讯地址为：430079 湖北省武汉市珞喻路152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”。