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龙图腾网获悉合肥工业大学智能制造技术研究院申请的专利一种识别准确度高的人脸表情识别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：CN117218708B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202311333582.0，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种识别准确度高的人脸表情识别方法是由闵海;刁振宁;陈涵;谢军;郑天琦设计研发完成，并于2023-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种识别准确度高的人脸表情识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人脸表情识别技术领域，且公开了一种识别准确度高的人脸表情识别方法，包括以下步骤：S1、模型采用人脸表情识别公开数据集RAF‑DB以及辅助数据集RAF‑AU，并按3∶1的比例提取数据，然后进行拼接作为每轮的总数据集；S2、根据IR50模型的第四阶段输出，即7×7×512的特征图以及mobilefacenet的特征输出7×7×512作为双流vit模型的输入，将IR50的输出记为x，mobilefacenet的输出记为x_landmark。本发明在当前在人脸表情识别任务，基于RAF‑DB数据集的准确度达到了最高准确度，通过改进局部关系感知模块，创造了效果更佳的增强局部关系感知模块。

本发明授权一种识别准确度高的人脸表情识别方法在权利要求书中公布了：1.一种识别准确度高的人脸表情识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、模型采用人脸表情识别公开数据集RAF-DB以及辅助数据集RAF-AU，并按3∶1的比例提取数据，然后进行拼接作为每轮的总数据集； S2、根据IR50模型的第四阶段输出，即7×7×512的特征图以及mobilefacenet的特征输出7×7×512作为双流vit模型的输入，将IR50的输出记为x，mobilefacenet的输出记为x_landmark； S3、x首先进入增强局部关系感知模块，根据x构建两个分支，每个分支都通过LANet将维度512降至1，得到两个7×7×1的特征图，记为M1与M2，然后将M1与M2分别经过dropout，再进行max处理，最后与x进行相乘融合，得到新的7×7×512特征图，为xout； S4、xout再进入invariance模块，即依次通过2个1×1卷积，每个卷积的通道维度不发生改变，且每经过1个卷积，得到的输出都与卷积的输入进行残差相加处理，最终输出结果依旧为7×7×512，记为x_invariance； S5、x_invariance再经过dropout处理，然后与x进行残差相加处理，x即进入增强局部关系感知模块的输入； S6、另一输入流x_landmark经过dropout处理即可； S7、此时x与x_landmark均为7×7×512，将其reshape成49×512，分别添加对应的clstoken，同时x还需要添加positionembedding位置编码处理以及dropout处理； S8、将x与x_landmark在数量维度上进行拼接，得到100×512，记为x_l，将x_l首先通过特征金字塔处理，分别得到x_m，x_s，通道维度大小依次为256,128，将其一同输入双流vit模型中进行处理； S9、模型的最后依次添加dropout处理以及LayerNorm处理，切片取出x的clstoken即512通道维度，然后通过SEBlock注意力模块机制进行处理，最后添加一层fc层即可。

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