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龙图腾网获悉厦门大学;上海人工智能创新中心申请的专利基于自步协同学习框架的小样本人脸表情识别方法及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：CN118968580B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202410920453.X，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于自步协同学习框架的小样本人脸表情识别方法及介质是由严严;陈雪婷;王菡子设计研发完成，并于2024-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自步协同学习框架的小样本人脸表情识别方法及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于自步协同学习框架的小样本人脸表情识别方法及介质，包括：获取基本类表情数据集和复合类表情数据集；建立自步协同学习网络，包括混合专家卷积层和分类模型；对不同混合专家卷积层的通道数进行缩放；混合专家卷积层在欧式空间中进行表情特征嵌入学习；基于专家模型构建教师模型和学生模型，得到对应的表情特征；将教师模型和学生模型获取的表情特征从欧式空间映射到双曲空间，对自步协同学习网络进行表情特征嵌入学习；使用分类模型对表情特征进行分类，完成最终的训练；将复合类表情数据集输入训练好的自步协同学习网络进行表情分类计算，输出分类结果，识别不同表情。本发明有效提高了表情识别准确度。

本发明授权基于自步协同学习框架的小样本人脸表情识别方法及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于自步协同学习框架的小样本人脸表情识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、获取基本类表情数据集和复合类表情数据集，并进行数据预处理； 步骤2、建立自步协同学习网络，所述自步协同学习网络包括多个混合专家卷积层和分类模型；每一所述混合专家卷积层包括一个参数共享的路由器和一个基于主干卷积神经网络派生的卷积模块； 步骤3、对不同混合专家卷积层的通道数进行缩放以改变自步协同学习网络的大小； 步骤4、缩放后的所述混合专家卷积层通过基本类表情数据集在欧式空间中进行表情特征嵌入学习，得到专家模型；具体包括： 步骤41、每次迭代从基本类表情数据集中采样出批数据表示表情图像，表示表情图像对应的表情类别标签；对于中的一个样本，首先将样本通过一个包含了的基础卷积层、ReLU激活函数和平均池化操作的预处理块进行预处理后提取出一个基础特征，然后将该基础特征输入到第1个混合专家卷积层中的路由器的偏好评估网络中，计算得到E个专家对应的偏好分数，第1个混合专家卷积层中的路由器的专家选择网络根据偏好分数选择出得分最高的专家z； 步骤42、所述专家选择网络通过选择的专家z生成一个掩码，用于选择专家z对应的通道子集；在选择通道时，被选中的通道在掩码中的元素设置为1，否则为0； 步骤43、应用掩码来提取专家z的通道特征并将其作为第2个混合专家卷积层的输入特征；类似地，对于自步协同学习网络的每个后续混合专家卷积层，来自上一混合专家卷积层的通道特征被送入路由器以选择最优专家z；这些选定的通道形成一个端到端的路径，构建了一个适合样本的专家模型，该专家模型提取的最终表情特征表示为，e符号是为了与其他特征区分开，并用于表情分类； 步骤5、通过基于专家模型构建的教师模型和学生模型，得到教师模型和学生模型对应的表情特征；并设计一个教师-学生校正损失，通过使用KL散度来衡量教师模型和学生模型表情特征之间的差异，从而加强教师模型对学生模型的约束和引导作用; 步骤6、将所述教师模型和学生模型获取的表情特征从欧式空间映射到双曲空间，对所述自步协同学习网络进行表情特征嵌入学习；在欧式空间中，对于输入的样本，分别使用教师模型和学生模型获得表情特征表示和；然后，将欧式空间学到的表情特征映射到双曲空间中，其数学化表示如下： 其中，o表示庞加莱球的中心，c代表双曲空间的曲率；代表标准欧几里得范数；是双曲正切函数；分别为和在双曲空间中的特征表示，和分别表示样本经教师模型和学生模型后获得表情特征，表示指数映射函数； 步骤7、使用分类模型对表情特征进行分类，完成最终的训练； 步骤8、将复合类表情数据集输入到已训练好的自步协同学习网络，进行表情分类计算，将采样的支持集和查询集的样本分别送入包含多个专家模型的学生模型，以提取特征，再通过度量标准计算查询集中每个样本与支持集中每类表情的距离，并将查询集的样本分配给特征空间中与其最相邻的支持集的表情类别，输出分类结果，并识别不同的表情。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人厦门大学;上海人工智能创新中心，其通讯地址为：361000 福建省厦门市思明南路422号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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