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龍圖騰網恭喜山東科技大學申請的專利一種基于多流注意力交互的面部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：CN119229510B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16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：202411773421.8，技術領域涉及：G06V40/16；該發明授權一種基于多流注意力交互的面部表情識別方法是由賈瑞生;車呈月;孫紅梅設計研發完成，并于2024-12-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多流注意力交互的面部表情識別方法在說明書摘要公布了：本發明屬于面部表情識別技術領域，具體公開了一種基于多流注意力交互的面部表情識別方法。本發明搭建了基于多流注意力交互的面部表情識別模型，其包括全局特征交互模塊、通道交互模塊、以及動態標簽調整模塊等模塊，通過提供的全局特征交互模塊和通道交互模塊，能夠全面融合面部圖像分支與面部關鍵點分支之間的特征，從而實現高效的信息交互，提高識別準確率，動態標簽調整模塊借助權重分配的引導，實現了噪聲標簽的有效迭代更新，確保了所有樣本數據的充分利用。本發明通過設計的全局特征交互模塊、通道交互模塊以及動態標簽調整模塊，可有效地抑制噪聲標簽的影響，提升了面部表情識別的準確性和魯棒性。

本發明授權一種基于多流注意力交互的面部表情識別方法在權利要求書中公布了：1.一種多流注意力交互的面部表情識別方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟1.獲取面部圖像數據，并調整至預設大小；步驟2.搭建基于多流注意力交互的面部表情識別模型，其包括多分支神經網絡模塊、全局特征交互模塊、通道交互模塊、以及動態標簽調整模塊；多分支神經網絡模塊用于對獲取的面部圖像數據進行特征提取，包括使用主干網絡提取面部特征，以及使用人臉關鍵點檢測器提取面部關鍵點特征；全局特征交互模塊用于對提取的特征進行全局信息融合；其中，提取的面部特征、以及面部關鍵點特征分別經過線性變換，映射為查詢向量、鍵向量以及值向量；查詢向量在提取的面部特征以及面部關鍵點特征之間進行交換，得到雙分支特征；通道交互模塊用于對所述雙分支特征進行通道層面信息融合，得到最終特征；首先將全局特征交互模塊輸出的雙分支特征，即面部特征以及面部關鍵點特征，進行拼接操作，以此實現特征的初步融合，生成拼接后的特征Fc；緊接著，引入一個多層感知機層MLP，多層感知機層MLP與softmax函數相結合，共同構成一個學習機制，用于學習并生成權重向量wa,wb：[wa,wb]＝softmaxMLPFc；其中，wa和wb則是融合機制學習得到的通道自適應權值，wa為面部特征的通道自適應權值，wb為面部關鍵點特征的通道自適應權值；運用設計的兩個通道自適應權值，對相應的特征進行融合處理，這一融合過程的輸出結果即為最終特征Ffuse，其計算公式如下所示：Ffuse＝wa*f1+wb*f2；其中，f1和f2分別代表輸入全局特征交互模塊的特征一及特征二，即主干網絡提取的面部特征以及使用人臉關鍵點檢測器提取面部關鍵點特征；動態標簽調整模塊用于對最終特征重加權并對噪聲標簽進行更新；通過對最終的特征圖進行全連接和softmax歸一化操作，得到表情類別概率并輸出；步驟3.利用步驟1獲取的面部圖像數據，對步驟2中搭建的基于多流注意力交互的面部表情識別模型進行訓練，并利用訓練好的面部表情識別模型，進行面部表情識別。

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山東科技大學，其通訊地址為：266590 山東省青島市黃島區前灣港路579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”。