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龙图腾网恭喜内蒙古大学申请的专利一种基于FPGA的二值神经网络实时面部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：CN114663944B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202210268276.2，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于FPGA的二值神经网络实时面部情绪识别方法是由黄威;孙锴;赵国栋;王海成设计研发完成，并于2022-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于FPGA的二值神经网络实时面部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FPGA的二值神经网络实时面部情绪识别方法，所述方法包括：步骤1对采集的视频图像进行预处理；步骤2基于Harr‑like特征模板，采用窗口滑动机制对预处理后图像中的人脸进行检测与裁剪，并截取包含人脸图像的部分，采用圆形LBP算子对截取图像提取局部二值信息；步骤3将提取的局部二值信息输入预先建立和训练好的面部情绪识别模型得到情绪识别结果；所述面部情绪识别模型为二值神经网络，通过在FPGA中采用同或门设计、位累计运算和阈值比较方法，进行前向推理，实现情绪识别。

本发明授权一种基于FPGA的二值神经网络实时面部情绪识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于FPGA的二值神经网络实时面部情绪识别方法，所述方法包括：步骤1）对采集的视频图像进行预处理；步骤2）基于Harr-like特征模板，采用窗口滑动机制对预处理后图像中的人脸进行检测与裁剪，并截取包含人脸图像的部分，采用圆形LBP算子对截取图像提取局部二值信息；步骤3）将提取的局部二值信息输入预先建立和训练好的面部情绪识别模型得到情绪识别结果；所述面部情绪识别模型为二值神经网络，通过在FPGA中采用同或门设计、位累计运算和阈值比较方法，进行前向推理，实现情绪识别；所述面部情绪识别模型的输入为局部二值信息，输出为识别结果，所述面部情绪识别模型包括依次多个级联的Block层、路由层、重排序层和多个级联的卷积层，其中，所述多个级联Block层，用于得到增强的特征图；其中每个Block层均包括卷积层、批量归一化层和池化层；所述重排序层，用于提取前端输入特征图并在其邻域内按位置进行抽样，相同位置的像素输出子图，输出的子图长宽与接下来级联的特征图长宽一致；所述路由层，用于将重排序层输出的子图与经过多个级联的Block层运算增强的特征图进行级联，并输入卷积层；所述多个级联的卷积层，用于实现最终的情绪分类任务，其中每个卷积层结构相同，卷积核大小均为1×1。

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内蒙古大学，其通讯地址为：010021 内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西路235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”。