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龙图腾网恭喜西南科技大学申请的专利一种双支路混合残差连接的表情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：CN114863522B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202210452919.9，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种双支路混合残差连接的表情识别方法是由张红英;卢琇雯;韩雪;张奇设计研发完成，并于2022-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双支路混合残差连接的表情识别方法在说明书摘要公布了：本发明给出一种双支路混合残差连接的表情识别方法。具体包括：以ResNet18为主干特征提取网络，在此基础上设计双支路的多残差连接方式，完善特征提取；其次，综合分析网络深度以及宽度两方面问题，融合深度可分离卷积，构建轻量级的表情识别网络；最后，根据人脸表情信息特点，为了获取更加精准、完善的特征信息，添加自适应特征融合模块ASFF，并对融合后的信息进行分析验证，选取表现最为优越的层级输出，进行最终的表情分类预测。本发明结合完善的特征提取机制与自适应特征融合方式，并将普通卷积替换为深度可分离卷积，可以解决表情识别在非受控条件下的识别精度、以及模型的轻量化问题。

本发明授权一种双支路混合残差连接的表情识别方法在权利要求书中公布了：1.一种双支路混合残差连接的表情识别方法，其特征在于，引入一种双支路的特征提取网络，采用混合残差连接方式完善特征提取机制，并添加自适应特征融合模块ASFF联合所提取的特征信息，最后进行模型轻量化；包括基础图像数据增强、双支路混合特征提取、自适应特征融合ASFF、模型轻量化以及实验测试五个部分：第一部分包括两个步骤：步骤1，对图片进行随机缩放裁剪，其次对图片数据进行水平翻转，以增加图片数据库；步骤2，使用mixup图片融合以及label_smoothing标签平滑方式对图片数据进一步增强，使得训练所得模型具有更好的泛化能力；第二部分包括两个步骤：步骤3，主支路是对ResNet18结构进行了修改：首先输入图片数据对应为通道数×图片高度×图片宽度，对应大小为1×40×40，由于图片尺寸较小，输入数据首先进行基础3×3卷积，然后输入各layer层进行特征提取，之后再经过全局平均池化后传入全连接层进行表情的7分类预测；步骤4，次支路首先对原始ResNet18网络的连接方式进行了简单修改：主支路残差连接块不变；从多尺度方面出发，选择使用1×1卷积核进行次支路部分的特征提取，具体实施如下：1将输入图片数据使用1×1卷积核大小从另一支路依次进行下采样，在融合对应残差连接块的特征信息后，作为下一次1×1卷积的输入，直至与最后一层残差连接块进行融合；2进行混合残差操作后的特征信息不送入主支路网络进行特征提取，而是单独作为尺度1特征输出，在最后连接主干残差块的残差信息；最后将主支路网络以及尺度1支路所得各尺度信息进行特征融合，经由全连接层融合全局特征用于表情分类；第三部分包括两个步骤：步骤5，添加自适应特征融合模块ASFF将特征提取部分获取的多尺度表情信息，通过学习权重参数的方式将不同层的特征融合到一起，保证特征信息完善；步骤6，对ASFF各层级结果分别输出，并进行最终的表情分类预测；具体实施如下：1首先从特征提取主干网络中提取出三个不同尺寸的层级，选定其中一个层级后，对其他两个层级进行上采样或下采样，使三个层级尺寸相合，然后选择第一层级作为输出，也就是对应的ASFF0输出，选择融合的三个层级分别为Level_0对应尺寸为512×5×5，Level_1对应尺寸为256×10×10，Level_2对应尺寸为128×20×20；2三个层级经由ASFF模块进行自适应特征融合，对三个层级特征图生成自适应特征权重，并通过softmax将数值范围控制在[0,1]，最后的结果经由全局平局池化后进行最后的表情预测；第四部分包括一个步骤：步骤7，将普通卷积替换为深度可分离卷积，减少由于网络加深带来的巨大参数量，具体实施如下：由于整体在经过多次下采样后，通道数已经达到了512，因此将ResNet18的layer4层中的最后一层卷积替换为深度可分离卷积以减少参数；第五部分包括两个步骤：步骤8，调试从步骤2到步骤7的网络结构超参数，设置网络模型参数，其中，主要超参数学习率设定为0.1，Epochs设置为300，Bachsize设置为64，采用SGD优化器，并得到最终的训练模型；步骤9，下载非受控表情识别数据集FER2013，按照步骤8所设定训练好的模型进行训练以及测试。

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