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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种人脸表情识别方法及装置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：CN119723643B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411915351.5，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种人脸表情识别方法及装置是由杨祖元;邵家鸿;杨嘉俊;王培;林植;谢胜利设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人脸表情识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种人脸表情识别方法及装置，用于解决现有的人脸表情识别方法导致识别的精准度较差的技术问题。方法包括：获取待检测视频帧人脸图像，并基于待检测视频帧人脸图像，生成全局人脸图像和初始关键点集；采用基于区域关系算法的局部候选模块根据初始关键点集，生成多个人脸局部区域图像；将各人脸局部区域图像输入至预置局部表情特征提取网络进行局部特征提取，输出多个局部表情特征数据；通过基于持续注意力算法的全局表情特征提取网络对全局人脸图像进行全局特征提取，生成全局人脸图像对应的全局表情特征数据；采用预置特征分类器根据全局表情特征数据和各局部表情特征数据进行人脸表情识别，生成人脸表情识别结果。

本发明授权一种人脸表情识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种人脸表情识别方法，其特征在于，包括： 获取待检测视频帧人脸图像，并对所述待检测视频帧人脸图像进行目标检测，生成全局人脸图像和所述全局人脸图像对应的初始关键点集； 采用基于区域关系算法的局部候选模块根据所述初始关键点集，生成多个人脸局部区域图像； 将各所述人脸局部区域图像输入至预置局部表情特征提取网络进行局部特征提取，输出各所述人脸局部区域图像对应的局部表情特征数据； 通过基于持续注意力算法的全局表情特征提取网络对所述全局人脸图像进行全局特征提取，生成所述全局人脸图像对应的全局表情特征数据； 采用预置特征分类器根据所述全局表情特征数据和各所述局部表情特征数据进行人脸表情识别，生成人脸表情识别结果； 所述初始关键点集包括多个初始关键点；所述采用基于区域关系算法的局部候选模块根据所述初始关键点集，生成多个人脸局部区域图像，包括： 对各所述初始关键点进行局部区域粗匹配，生成多个初始局部区域关键点群； 基于各所述初始局部区域关键点群中的各个初始局部区域关键点对应的置信度、置信度阈值、特征检测支持度，计算各所述初始局部区域关键点群中的各个初始局部区域关键点对应的关联度； 在各所述初始局部区域关键点群中，将任一小于预置关联度阈值的关联度对应的初始局部区域关键点进行剔除，确定各所述初始局部区域关键点群对应的中间局部区域关键点群； 基于各所述中间局部区域关键点群中各个中间局部区域关键点对应的特征检测支持度，在各所述中间局部区域关键点群中，选取最大的特征检测支持度对应的中间局部区域关键点作为核心局部区域关键点； 分别对各所述中间局部区域关键点群中的核心局部区域关键点和多个中间局部区域关键点进行加权马氏距离计算，确定各所述中间局部区域关键点群中各个中间局部区域关键点对应的加权马氏距离； 在各所述中间局部区域关键点群中，将任一小于预置马氏距离阈值的加权马氏距离对应的中间局部区域关键点进行剔除，确定各所述中间局部区域关键点群对应的目标局部区域关键点群； 根据各所述目标局部区域关键点群中各个目标局部区域关键点对应的像素位置信息，生成二维面部掩模矩阵； 基于所述二维面部掩膜矩阵，确定掩模图； 根据所述二维面部掩模矩阵和所述掩模图，生成多个人脸局部区域图像； 所述基于持续注意力算法的全局表情特征提取网络包括卷积池化子网络、基于持续注意力算法的局部增强模块；所述通过基于持续注意力算法的全局表情特征提取网络对所述全局人脸图像进行全局特征提取，生成所述全局人脸图像对应的全局表情特征数据，包括： 采用卷积池化子网络对所述全局人脸图像进行卷积池化，生成全局卷积池化特征图； 通过基于持续注意力算法的局部增强模块对所述全局卷积池化特征图进行特征提取，生成所述全局卷积池化特征图对应的全局表情特征数据。

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