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龙图腾网获悉江苏警官学院;江苏小微数字科技有限公司申请的专利基于多任务学习和自动化标注的表情与动作单元检测方法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：CN119649434B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411864743.3，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于多任务学习和自动化标注的表情与动作单元检测方法是由殷明;汪力;左赋斌;张剑心设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多任务学习和自动化标注的表情与动作单元检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于多任务学习和自动化标注的表情与动作单元检测方法，该方法采用多任务学习模型，能够同时进行人脸表情和动作单元的检测，提高检测效率。此外，该方法在多任务学习模型的训练过程中利用表情检测结果推导动作单元标签，大大减少对手动标注的依赖，并基于表情与动作单元之间的对应关系的构建来保证多任务学习模型对于脸表情检测任务和动作单元检测任务的精确性。

本发明授权基于多任务学习和自动化标注的表情与动作单元检测方法在权利要求书中公布了：1.多任务学习模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取人脸图像样本，所述人脸图像样本具有表情标签； 将所述人脸图像样本输入多任务学习模型，所述多任务学习模型包括依次连接的输入层、特征提取层、人脸动作单元层、解码层和输出层，所述输入层、所述特征提取层和所述人脸动作单元层构成动作单元检测分支，所述解码层和所述输出层构成表情检测分支； 所述输入层将所述人脸图像样本映射为所述特征提取层所支持的输入格式，所述特征提取层从所述输入层输入的所述人脸图像样本中提取人脸特征，所述人脸动作单元层从所述人脸特征中提取多个人脸动作单元的动作单元特征，基于所述多个人脸动作单元的动作单元特征得到动作单元检测结果； 所述解码层通过自注意力机制来捕捉输入的所述动作单元特征在当前表情所占的权重信息，所述输出层根据所述解码层输出的所述动作单元特征在当前表情所占的权重信息，确定所述人脸图像样本在预设表情类别上的概率分布，得到表情检测结果； 根据所述表情检测结果和所述表情标签确定第一损失函数； 根据所述表情检测结果和预设的表情与动作单元之间的对应关系，确定动作单元伪标签； 基于所述动作单元伪标签与所述动作单元检测结果确定第二损失函数； 利用所述第一损失函数和所述第二损失函数，更新所述多任务学习模型的参数，直至获得目标多任务学习模型。

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江苏警官学院;江苏小微数字科技有限公司，其通讯地址为：210000 江苏省南京市浦口区顶山街道石佛三宫48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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