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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于动态分布融合的人脸表情预测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：CN116363733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310357220.9，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于动态分布融合的人脸表情预测方法是由刘姝;许焱;万通明;王科选;奎晓燕设计研发完成，并于2023-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态分布融合的人脸表情预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态分布融合的人脸表情预测方法，包括获取人脸表情数据集，针对获取的数据集中的人脸图片进行预处理，获取预处理数据集；构造辅助枝干，并基于辅助枝干设计双分支神经网络模型；采用构造的辅助枝干针对获取的预处理数据集进行提取样本分布处理；构建类别分布，针对获取的样本分布进行挖掘情感信息处理；针对构建的类别分布和提取的样本分布进行动态分布融合处理；构建多任务学习框架，优化双分支神经网络模型；采用优化的双分支神经网络模型实现人脸表情预测；本发明引入标签分布学习，展现了相比单标签学习的优越性；提出动态分布融合，充分发挥了标签分布学习的效用；而且本发明的预测性能好、效率高、误差少。

本发明授权一种基于动态分布融合的人脸表情预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态分布融合的人脸表情预测方法，包括如下步骤： S1.获取人脸表情数据集，针对获取的数据集中的人脸图片进行预处理，获取预处理数据集； S2.构造辅助枝干，并基于辅助枝干设计双分支神经网络模型； S3.采用步骤S2构造的辅助枝干针对步骤S1获取的预处理数据集进行提取样本分布处理；具体包括： 将步骤S2构造的辅助枝干输出的概率分布作为样本分布，采用下述公式表示样本分布： 其中，为样本的样本分布，为第类标签，为标签对于样本的 描述程度，为辅助枝干对样本属于标签的预测概率； 辅助枝干通过交叉熵损失进行训练，以提高并保持辅助枝干提取样本分布的能力，采用下述公式表示交叉熵损失函数： 其中，是交叉熵损失函数，为样本的逻辑标签的第c个值，是辅助枝干对样本属于类别c的预测概率； S4.构建类别分布，针对步骤S3获取的样本分布进行挖掘情感信息处理；具体包括： 使用类别分布挖掘来找出样本分布中隐含的情感信息，消除样本分布误差对模型性能的影响，采用下述公式表示类别分布： 其中，为类别c的类别分布，为属于类别c的样本的类别分布，为属于 类别c的样本数量； 设置阈值来判断输出的类别分布是否满足设定的稳健性要求，如果标签对于类别c 的描述程度没有达到阈值，使用阈值分布暂时替代类别分布训练模型，采用下述公式进行 描述： 其中，是类别c的类别分布，是类别c的阈值分布，为标签对于类别c 的描述程度； S5.针对步骤S4构建的类别分布和步骤S3获取的样本分布进行动态分布融合处理； S6.构建多任务学习框架，优化步骤S2设计的双分支神经网络模型； S7.采用步骤S6优化得到的双分支神经网络模型实现人脸表情预测。

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