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龍圖騰網獲悉華中師范大學申請的專利一種表情強度識別方法、系統、設備及存儲介質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：CN115346086B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202210984712.6，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權一種表情強度識別方法、系統、設備及存儲介質是由陳靚影;石金鑫;徐如意;楊宗凱設計研發完成，并于2022-08-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種表情強度識別方法、系統、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請公開了一種表情強度識別方法、系統、設備及存儲介質。該方法包括：獲取數據樣本集，所述數據樣本集中包括若干個表情序列；采集所述數據樣本集中的成對樣本構建訓練樣本集，所述訓練樣本集中每個樣本的強度標簽采用標簽概率分布來表示，所述標簽概率分布的參數是通過目標樣本所在表情序列中包含目標樣本的觀測窗口內所有樣本的原始強度標簽的分布確定的；利用所述訓練樣本集對基于神經網絡的表情強度識別模型進行訓練。本發明可以提升表情強度識別的準確性。

本發明授權一種表情強度識別方法、系統、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種表情強度識別方法，其特征在于，包括： 獲取數據樣本集，所述數據樣本集中包括若干個表情序列； 采集所述數據樣本集中的成對樣本構建訓練樣本集，所述訓練樣本集中每個樣本的強度標簽采用標簽概率分布來表示，所述標簽概率分布的參數是通過目標樣本所在表情序列中包含目標樣本的觀測窗口內所有樣本的原始強度標簽的分布確定的； 利用所述訓練樣本集對基于神經網絡的表情強度識別模型進行訓練； 將所述訓練樣本集中的樣本記為的標簽概率分布記為位于所述觀測窗口的中心，所述觀測窗口表示為[i-τ,i+τ]，表示所屬表情序列中的第i-τ幀到i+τ幀樣本構成了所述觀測窗口，τ為正整數，根據所述觀測窗口中2τ+1幀樣本的分布確定的參數； 若設定滿足高斯分布，表示為： 式中，yd是的第d個元素，是代表和強度水平為d-1的樣本之間的相似性，D是的元素總數，μ和σ2分別是高斯分布的均值和方差，Z是確保的標準化因子； ym表示所述觀測窗口中樣本的原始強度標簽； 若ym不存在，則計算生成偽強度標簽將生成的偽標簽作為樣本的原始強度標簽，的計算公式為： Ih表示目標樣本所屬表情序列峰值的最大強度值，Il表示目標樣本所屬表情序列的最低強度值，δ為表示函數，表示若滿足m＜ak，指示函數輸出為1，否則為0，表示若滿足m≥ak，指示函數輸出為1，否則為0，ak表示最大強度值在表情序列中對應的幀序號，m為ym對應樣本在表情序列的幀序號。

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”。