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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种基于全局特征与局部特征融合网络的情绪识别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：CN119339420B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411349867.8，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于全局特征与局部特征融合网络的情绪识别方法是由李福芳;李志杰;张月华;范禹轩;钟俊赢设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于全局特征与局部特征融合网络的情绪识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于全局特征与局部特征融合网络的情绪识别方法，其涉及人脸识别技术领域。包括：构建基于全局特征与局部特征融合网络GLFNet的情绪识别模型；将待识别的人脸图像输入情绪识别模型，通过主干网络ResNet‑18提取人脸图像的中间特征图，将中间特征图分别送入全局模块和局部模块，得到全局特征图和局部特征图；特征融合模块将全局特征图和局部特征图进行融合，得到融合特征；并在中间特征和融合特征之间建立残差连接，得到最终融合特征；将最终融合特征经过全连接层FC处理得到情绪识别结果。本发明能够提高面部图像情绪识别结果的准确性，得到更丰富的融合特征信息，为面部表情识别任务提供更强大的性能。

本发明授权一种基于全局特征与局部特征融合网络的情绪识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全局特征与局部特征融合网络的情绪识别方法，其特征在于，包括： 构建基于全局特征与局部特征融合网络GLFNet的情绪识别模型；所述情绪识别模型包括主干网络ResNet-18、全局模块、局部模块、特征融合模块和全连接层FC； 所述全局模块包括多组由3x3卷积层和频率通道注意力模块FCA组成的分支，且前一组分支的输出与后一组分支的输入连接； 获取待识别的人脸图像，将待识别的人脸图像输入情绪识别模型，通过主干网络ResNet-18提取人脸图像的中间特征图；通过全局模块对中间特征图进行全局特征提取，得到全局特征图；通过局部模块对中间特征图进行局部特征提取，得到局部特征图； 所述通过全局模块对中间特征图进行全局特征提取，包括： 人脸图像的中间特征图沿通道维度分割成多个初始特征子集，将初始特征子集分别输入对应的分支； 对于序列中的第一个初始特征子集，输入由3x3卷积层和注意力模块组成的分支处理后传递至下一分支； 对于之后的每个分支，输入包括前一个分支输出的处理后特征子集和对应的初始特征子集； 将所有分支的输出按照分支处理顺序进行拼接，得到人脸图像的全局特征图； 通过特征融合模块将全局特征图和局部特征图进行融合，得到融合特征；并在中间特征和融合特征之间建立残差连接，得到最终融合特征，并将最终融合特征经过全连接层FC处理得到情绪识别结果。

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