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龍圖騰網獲悉蘇州耀騰光電有限公司申請的專利基于空間通道卷積和增強壓縮激勵注意力的人臉表情識別方法、系統和設備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：CN120452047B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202510949401.X，技術領域涉及：G06V40/16；該發明授權基于空間通道卷積和增強壓縮激勵注意力的人臉表情識別方法、系統和設備是由傅森;蔡晟濰;王東東設計研發完成，并于2025-07-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于空間通道卷積和增強壓縮激勵注意力的人臉表情識別方法、系統和設備在說明書摘要公布了：本發明涉及基于空間通道卷積和增強壓縮激勵注意力的人臉表情識別方法，包括：S1利用空間通道卷積擴大感受野，捕獲圖像的全局信息；S2對不同尺度和不同層級的特征信息進行特征融合；S3使用全局注意力的壓縮激勵模塊自適應調整特征映射權重，增強模型對重要特征的關注。本發明的空間通道卷積能夠增強對多尺度、跨層級特征的感知能力；特征融合模塊在通道維度上整合不同尺度和層級的特征信息，通過自適應權重獲取機制實現特征信息的優化組合；全局注意力的壓縮激勵模塊能夠緩解信息丟失問題，提升識別準確性。本發明的方法在人臉表情識別的準確率上取得了顯著提升，同時計算成本和網絡規模遠小于同類型現有技術，具有更高的準確性和魯棒性。

本發明授權基于空間通道卷積和增強壓縮激勵注意力的人臉表情識別方法、系統和設備在權利要求書中公布了：1.一種基于空間通道卷積和增強壓縮激勵注意力的人臉表情識別方法，其特征在于：包括如下步驟： 步驟S1：利用空間通道卷積擴大感受野，捕獲圖像的全局信息； 步驟S2：對不同尺度和不同層級的特征信息進行特征融合； 步驟S3：使用全局注意力的壓縮激勵模塊自適應調整特征映射權重，增強模型對重要特征的關注，所述全局注意力的壓縮激勵模塊包括雙分支結構，其中一個分支用于捕獲全局信息，另一個分支用于捕獲局部特征細節信息； 步驟S1中，對于殘差網絡的輸入特征，先通過空間特征重構獲取空間細化特征，再通過通道特征重構獲取通道細化特征； 空間特征重構包括： 特征圖分割：將信息量較大的特征圖與信息量較少的特征圖進行分割，且利用群歸一化的比例因子評估特征圖的不同信息內容； 特征圖重構：將信息豐富的特征與信息較少的特征求和，通過采用交叉重構策略充分組合不同的信息特征，將交叉重構的特征和進行拼接，得到優化的空間特征圖； 步驟S2中，特征融合具體包括如下步驟： 步驟S21：將全局增強特征和局部注意特征在通道維度上進行拼接和降維，輸出特征； 步驟S22：利用兩組線性計算和Sigmoid函數獲取自適應融合權重： ； 其中，為學習的自適應權重，中包含批標準化、ReLU激活函數以及卷積操作； 步驟S23：根據自適應權重實現全局增強特征和局部注意特征加權融合： ； 為自適應融合特征，表示元素乘法； 將自適應融合特征輸入至全局平均池化層、全連接層以及Softmax分類器獲取其類別向量和最終表情類別： ； ； 其中，為模型可識別的表情類別數，為特征向量被判別為第類表情的概率，表示最終預判的表情類別。

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