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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利一种表情强度识别方法、系统、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115346086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210984712.6，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种表情强度识别方法、系统、设备及存储介质是由陈靓影;石金鑫;徐如意;杨宗凯设计研发完成，并于2022-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种表情强度识别方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种表情强度识别方法、系统、设备及存储介质。该方法包括：获取数据样本集，所述数据样本集中包括若干个表情序列；采集所述数据样本集中的成对样本构建训练样本集，所述训练样本集中每个样本的强度标签采用标签概率分布来表示，所述标签概率分布的参数是通过目标样本所在表情序列中包含目标样本的观测窗口内所有样本的原始强度标签的分布确定的；利用所述训练样本集对基于神经网络的表情强度识别模型进行训练。本发明可以提升表情强度识别的准确性。

本发明授权一种表情强度识别方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种表情强度识别方法，其特征在于，包括： 获取数据样本集，所述数据样本集中包括若干个表情序列； 采集所述数据样本集中的成对样本构建训练样本集，所述训练样本集中每个样本的强度标签采用标签概率分布来表示，所述标签概率分布的参数是通过目标样本所在表情序列中包含目标样本的观测窗口内所有样本的原始强度标签的分布确定的； 利用所述训练样本集对基于神经网络的表情强度识别模型进行训练； 将所述训练样本集中的样本记为的标签概率分布记为位于所述观测窗口的中心，所述观测窗口表示为[i-τ,i+τ]，表示所属表情序列中的第i-τ帧到i+τ帧样本构成了所述观测窗口，τ为正整数，根据所述观测窗口中2τ+1帧样本的分布确定的参数； 若设定满足高斯分布，表示为： 式中，yd是的第d个元素，是代表和强度水平为d-1的样本之间的相似性，D是的元素总数，μ和σ2分别是高斯分布的均值和方差，Z是确保的标准化因子； ym表示所述观测窗口中样本的原始强度标签； 若ym不存在，则计算生成伪强度标签将生成的伪标签作为样本的原始强度标签，的计算公式为： Ih表示目标样本所属表情序列峰值的最大强度值，Il表示目标样本所属表情序列的最低强度值，δ为表示函数，表示若满足m＜ak，指示函数输出为1，否则为0，表示若满足m≥ak，指示函数输出为1，否则为0，ak表示最大强度值在表情序列中对应的帧序号，m为ym对应样本在表情序列的帧序号。

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