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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种微表情识别方法、装置、电子设备及存储介质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：CN114973383B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202210704033.9，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种微表情识别方法、装置、电子设备及存储介质是由何慧针;冯开平;罗明杰设计研发完成，并于2022-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种微表情识别方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种微表情识别方法、装置、电子设备及存储介质，用于解决现有的微表情识别方法识别准确率较低的技术问题。本发明包括：对预设表情数据集进行人脸检测，得到脸部图像，并获取每个所述脸部图像对应的表情标签；所述预设表情数据集包括宏表情数据集和微表情数据集；对所述脸部图像进行主成分分析和数据增强，得到预处理图像；采用所述预处理图像和对应的表情标签训练改进卷积视觉模型，得到已训练卷积视觉模型；获取待识别微表情图像，将所述待识别微表情图像输入所述已训练改进卷积视觉模型，输出所述待识别微表情图像的识别结果。

本发明授权一种微表情识别方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种微表情识别方法，其特征在于，包括： 对预设表情数据集进行人脸检测，得到脸部图像，并获取每个所述脸部图像对应的表情标签；所述预设表情数据集包括宏表情数据集和微表情数据集； 对所述脸部图像进行主成分分析和数据增强，得到预处理图像； 采用所述预处理图像和对应的表情标签训练改进卷积视觉模型，得到已训练改进卷积视觉模型； 获取待识别微表情图像，将所述待识别微表情图像输入所述已训练改进卷积视觉模型，输出所述待识别微表情图像的识别结果； 其中，所述对所述脸部图像进行主成分分析和数据增强，得到预处理图像的步骤，包括： 对所述脸部图像进行主成分分析，得到主成分分析特征图像； 对所述主成分分析特征图像进行数据增强操作，得到预处理图像； 其中，所述采用所述预处理图像和对应的表情标签训练改进卷积视觉模型，得到已训练改进卷积视觉模型的步骤，包括： 将所述预处理图像输入所述改进卷积视觉模型，对所述预处理图像进行卷积操作，得到卷积结果； 对所述卷积结果进行归一化操作，得到归一化图像； 将所述归一化图像输入至若干个深度可分离卷积中，输出与所述深度可分离卷积一一对应的特征图； 采用所有所述特征图生成token，并将所述token输入MLP模块； 通过所述MLP模块对所述token进行图像分类，得到分类结果； 基于所述分类结果和所述表情标签计算所述改进卷积视觉模型的损失函数； 调整所述损失函数的参数，当所述损失函数达到最小值时，将当前的改进卷积视觉模型作为已训练改进卷积视觉模型。

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