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龍圖騰網獲悉華中師范大學申請的專利一種多線索關聯學習的面部表情識別方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116311454B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310288548.X，技術領域涉及：G06V40/16；該發明授權一種多線索關聯學習的面部表情識別方法及系統是由陳靚影;徐如意;馬朝陽;楊宗凱設計研發完成，并于2023-03-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種多線索關聯學習的面部表情識別方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供了一種多線索關聯學習的面部表情識別方法及系統，屬于計算機視覺技術領域，方法為：將預識別的面部圖像輸入至學生模型或和教師模型中進行面部表情識別；訓練方法為：對全局臉樣本圖像裁剪為上下半張臉樣本圖像；提取線索特征；獲取上半張臉樣本圖像、下半張臉樣本圖像和全局臉樣本圖像對應的鄰接矩陣；采用特征級的注意力機制將關聯語義融合獲取教師模型；采用交叉熵損失監督訓練教師模型；采用標簽蒸餾，利用KL散度和交叉熵損失以監督學生模型訓練。本發明利用關聯線索增強模型的學習能力，用于解決自然場景下的表情識別問題。

本發明授權一種多線索關聯學習的面部表情識別方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種多線索關聯學習的面部表情識別方法，其特征在于，包括以下步驟： 將預識別的面部圖像輸入至學生模型或和教師模型中，對面部表情識別； 其中，學生模型和教師模型的訓練方法，包括以下步驟： D1：對全局臉樣本圖像沿水平方向裁剪為上半張臉樣本圖像和下半張臉樣本圖像； D2：提取全局臉樣本圖像以及上半張臉、下半張臉樣本圖像的線索特征； D3：分別計算上半張臉樣本圖像、下半張臉樣本圖像和全局臉樣本圖像對應線索特征之間的關聯關系，獲取對應的鄰接矩陣； D4：以線索特征和鄰接矩陣為輸入，采用三個圖卷積神經網絡輸出關聯語義，并采用特征級的注意力機制將關聯語義進行融合，獲取教師模型； D5：將教師模型中融合后的關聯語義輸入至分類層，采用交叉熵損失監督訓練教師模型；同時采用標簽蒸餾，利用KL散度和交叉熵損失以監督學生模型訓練；其中，學生模型為線索特征經瓶頸層后輸入的全連接層構建； 提取線索特征的方法為：利用LBP算子進行特征提取；或利用公開且已訓練好的人臉模型直接提取深度特征；或利用有標簽樣本對預先訓練好的人臉模型進行微調獲取深度模型，再利用深度模型提取深度嵌入特征。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人華中師范大學，其通訊地址為：430079 湖北省武漢市珞喻路152號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。