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龙图腾网获悉季华实验室申请的专利一种老年人表情识别方法、装置、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：CN119580322B 。

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：202411627995.4，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种老年人表情识别方法、装置、设备及存储介质是由杨旭韵;谢雄敦;温志庆设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种老年人表情识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，公开了一种老年人表情识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括步骤：首先构建一个老年人表情数据集，然后通过空间注意力机制提取脸部关键区域特征，使用时间注意力机制提取脸部局部动态特征，最后对多层级特征进行特征融合，并基于融合特征完成老年人表情识别。本发明构建的老年人表情识别模型能够基于交叉注意力的特征融合，获取当前时刻的静态特征和时域上的动态特征，得到更多、更细节的脸部信息，从而实现更准确对老人脸部表情进行识别。

本发明授权一种老年人表情识别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种老年人表情识别方法，其特征在于，包括步骤： 对获取的老年人表情图像进行扩充和标签化处理，得到老年人表情数据集，所述老年人表情数据集包括多个由连续多张图片构成的序列样本，每个序列样本分别对应不同的表情类别标签，所述表情类别标签包括痛苦、害怕、伤心、生气、厌恶、开心和中性； 将所述老年人表情数据集按照预定比例划分为训练集和测试集，所述训练集和测试集均包括痛苦、害怕、伤心、生气、厌恶、开心和中性这七个表情类别标签对应的序列样本； 构建基于空间注意力的脸部关键区域特征提取模块，所述脸部关键区域特征提取模块包括用于提取图像中脸部关键区域图的卷积神经网络模块，用于提取图像中人脸全局特征图的残差网络模块，以及以脸部关键区域图和人脸全局特征图作为输入，并输出图像中脸部关键区域特征的空间注意力模块； 构建基于时间注意力的时域动态特征提取模块，所述时域动态特征提取模块包括时间注意力模块以及循环神经网络RNN，所述时间注意力模块用于在时域上生成脸部关键区域特征的注意力权重矩阵并对所述脸部关键区域特征进行加权；所述循环神经网络RNN用于接收加权后的脸部关键区域特征并输出脸部局部动态特征； 在所述脸部关键区域特征提取模块和所述时域动态特征提取模块之后构建特征融合模块以及分类器，得到初始老年人表情识别模型； 通过所述训练集对所述初始老年人表情识别模型进行训练，调整所述初始老年人表情识别模型的参数，并在经过所述测试集测试后，得到已训练老年人表情识别模型； 将当前t时刻和之前t-T时刻的连续T+1帧老年人表情图像作为已训练老年人表情识别模型的输入，输出当前t时刻的老年人脸部表情识别结果，T为大于等于2的整数。

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季华实验室，其通讯地址为：528200 广东省佛山市南海区桂城街道环岛南路28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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