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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利基于多特征融合和三交叉注意力机制的表情识别方法和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：CN117152812B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202311075291.6，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于多特征融合和三交叉注意力机制的表情识别方法和系统是由田元;王昭;史琇杰;陈迪;姚璜;王志锋设计研发完成，并于2023-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多特征融合和三交叉注意力机制的表情识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多特征融合和三交叉注意力机制的表情识别方法和系统，包括：通过特征提取算法获得LBP特征图像以及HOG特征图像，通过融合操作获得LBPHOG融合特征图像；将原始表情图片和LBPHOG融合特征图片输入到多特征提取模块，两个输入流分别经过不同的预训练卷积神经网络以提取lbphog‑landmark特征子块、image特征子块以及image‑landmark特征子块；利用卷积层将三个特征子块进行维度对齐；为每个特征子块分别拓展词向量维度后拼接三个特征子块，将位置编码参数融合进拼接后的特征块，将拼接后的特征块输入三交叉注意力模块，获取经三交叉注意力模块计算的注意力矩阵；将注意力矩阵输入SE‑Block以及全连接层网络，获取表情识别结果。本发明提升了自然条件下表情识别精度。

本发明授权基于多特征融合和三交叉注意力机制的表情识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于多特征融合和三交叉注意力机制的表情识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，构建表情识别神经网络模型，包括多特征输入层、特征提取层、特征融合层、交叉注意力层，以及输出层； 所述多特征输入层通过特征提取算法提取原始表情图片的LBP特征图像和HOG特征图像，将两个特征图像进行融合获取LBPHOG融合特征图像； 对原始表情图片和LBPHOG融合特征图像进行预处理，将预处理后的两类图片输入特征提取层，获得lbphog‑landmark特征子块、image特征子块以及image‑landmark特征子块； 特征融合层用于将上述特征提取层输出的三类特征子块进行维度对齐，预定义特征维度参数，通过卷积层将三类特征子块在特征维度上进行对齐，扩展三类特征子块的词向量维度后对三类特征子块进行拼接，经过位置编码后获取融合的特征矩阵； 交叉注意力层中包括多级三交叉注意力模块，每一级的三交叉注意力模块用于计算对齐拼接后的特征块各自的交叉注意力矩阵，通过两两交换不同注意力矩阵之间的Q矩阵，在image特征子块的注意力计算过程中合并其他两个特征子块的Q矩阵以达到计算交叉注意力的作用；经过多级三交叉注意力模块输出最终的三类交叉注意力矩阵后再次拼接，获得融合的交叉注意力矩阵； 融合的交叉注意力矩阵经特征压缩提取和全连接层得到最终的表情概率输出； 步骤2，构建数据集对步骤1中的表情识别神经网络模型进行训练，训练过程中损失函数计算预测表情标签和真实标签的损失值； 步骤3，利用训练好的表情识别神经网络模型实现表情识别。

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 湖北省武汉市洪山区珞瑜路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”。

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