合肥工業大學孫曉獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉合肥工業大學申請的專利具有噪音魯棒性的表情識別方法和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：CN115376181B 。
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：202210813350.4，技術領域涉及：G06V40/16；該發明授權具有噪音魯棒性的表情識別方法和系統是由孫曉;張梓洋;江月琪;汪萌設計研發完成，并于2022-07-12向國家知識產權局提交的專利申請。
本具有噪音魯棒性的表情識別方法和系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種具有噪音魯棒性的表情識別方法、系統、存儲介質和電子設備，涉及表情識別技術領域。本發明中，構建表情識別模型，所述表情識別模型包括深度神經網絡、co?division子模型和tri?regularization子模型；該方法使用co?learning策略進行模型訓練，根據兩個深度神經網絡的預測結果和樣本的表情標簽之間的邏輯關系，挖掘數據集中的干凈數據、模棱兩可數據以及噪音標簽數據，提高模型的辨別能力；并針對不同的數據類型采用不同訓練策略優化參數，直至所述表情識別模型收斂，提高模型的抗噪能力以及提高表情識別的準確率。
本發明授權具有噪音魯棒性的表情識別方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種具有噪音魯棒性的表情識別方法，其特征在于，構建表情識別模型，所述表情識別模型包括深度神經網絡、co-division子模型和tri-regularization子模型；該方法包括： S1、獲取包含若干人臉表情圖片及其原始標簽的訓練集； S2、將每一張人臉表情圖片分別輸入兩個所述深度神經網絡，獲取第一、第二預測類別； S3、將所述原始標簽、第一和第二預測類別同時輸入co-division子模型，劃分訓練集為干凈數據集、模棱兩可數據集和錯誤標簽數據集三部分； S4、將所述干凈數據集、模棱兩可數據集和錯誤標簽數據集輸入tri-regularization子模型，針對這三個數據集分別采用不同訓練策略優化參數，直至所述表情識別模型收斂； S5、將待識別的人臉表情圖片輸入收斂后的模型，獲取具有噪音魯棒性的表情識別結果。
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合肥工業大學，其通訊地址為：230009 安徽省合肥市包河區屯溪路193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”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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