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龍圖騰網恭喜中國人民公安大學;首都師范大學申請的專利一種基于圖神經網絡的多域特征級融合表情識別方法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：CN119445639B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04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：202510046516.8，技術領域涉及：G06V40/16；該發明授權一種基于圖神經網絡的多域特征級融合表情識別方法是由張俊杰;費程;王蓉;孫文帥;何伏剛設計研發完成，并于2025-01-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于圖神經網絡的多域特征級融合表情識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于圖神經網絡的多域特征級融合表情識別方法，涉及計算機視覺技術領域，包括首先，對原始圖像進行數據增強，基于關鍵點檢測，按照三庭五眼對面部進行區域劃分；其次，構建面部的圖結構，并根據特征點所在區域為各個邊賦予相應的權重，得到加權后的距離信息，并存儲于鄰接矩陣；然后通過圖神經網絡獲取譜域特征和空域特征，通過多級卷積神經網絡、ViT分別獲取局部特征、上下文特征；之后，通過基于結構特征引導的特征融合網絡進行多域特征融合，進而獲得表情識別結果。因此，采用上述一種基于圖神經網絡的多域特征級融合表情識別方法，能夠使模型更深入地理解表情的變化，增強識別能力，提升模型的魯棒性、穩定性。

本發明授權一種基于圖神經網絡的多域特征級融合表情識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于圖神經網絡的多域特征級融合表情識別方法，其特征在于，包括：S1、對原始圖像進行數據增強，然后對面部圖像進行關鍵點檢測，并根據關鍵點檢測結果將面部按照三庭五眼進行分割；S2、根據劃分的面部區域，利用無向加權圖構建面部的圖結構，并根據特征點所在區域為各個邊賦予相應的權重，得到加權后的距離信息，并存儲于鄰接矩陣；S3、基于鄰接矩陣和圖結構，分別通過譜域特征提取分支、空域特征提取分支，獲得譜域特征和空域特征；在原始圖像上通過多級卷積神經網絡提取數據增強后圖像的局部特征；在原始圖像上通過ViT提取數據增強后圖像的上下文特征；S4、將譜域特征和空域特征進行級聯得到結構特征，利用基于結構特征引導的特征融合網絡進行多域特征融合，并引入自注意力模塊對各域特征進行注意力函數計算，得到融合特征，進而獲得表情識別結果；其中，基于結構特征引導的特征融合網絡包括將結構特征作為查詢矩陣Q，局部特征作為鍵矩陣K和上下文特征作為值矩陣V，通過縮放點積運算，計算查詢矩陣和鍵矩陣的相似度，并獲得值矩陣的權重系數，進而得到融合特征。

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中國人民公安大學;首都師范大學，其通訊地址為：100038 北京市西城區木樨地南里1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”。