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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利跨数据集面部表情识别方法、装置、设备及可读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：CN115171184B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202210743972.4，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权跨数据集面部表情识别方法、装置、设备及可读存储介质是由李晶;刘童;杜博;常军;刘天鹏;刘祎设计研发完成，并于2022-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本跨数据集面部表情识别方法、装置、设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种跨数据集面部表情识别方法、装置、设备及可读存储介质。该方法包括：分别对N张面部图像进行数据增强处理，得到每张面部图像对应的正视图xi_q和xi_k1；分别寻找N张面部图像的面部特征点的热图hi的近邻对应的面部图像xl；将N张面部图像对应的正视图x_k1＝{xi_k1|i∈[1,N]}和N张面部图像的面部特征点的热图hi的近邻对应的面部图像输入动量编码器；基于动量编码器的输出得到改进的InfoNCE损失函数；通过改进的InfoNCE损失函数、正视图xi_q以及目标面部表情数据集对编码器和分类器进行参数调整。通过本发明，解决了现有技术中，监督预训练的深度模型无法实现跨数据集进行面部表情识别的问题。

本发明授权跨数据集面部表情识别方法、装置、设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种跨数据集面部表情识别方法，其特征在于，所述跨数据集面部表情识别方法包括： 分别对N张面部图像进行数据增强处理，得到每张面部图像对应的正视图和，其中，，N为正整数； 分别寻找N张面部图像的面部特征点的热图的近邻对应的面部图像； 将N张面部图像对应的正视图和N张面部图像的面部特征点的热图的近邻对应的面部图像输入动量编码器； 基于动量编码器的输出得到改进的InfoNCE损失函数； 通过改进的InfoNCE损失函数以及正视图对编码器进行训练，得到训练完成的编码器； 将目标面部表情数据集的图片进行人脸检测后得到面部图像，输入到训练完成的编码器得到面部图像的特征向量； 基于所述特征向量对分类器进行训练，得到训练完成的分类器； 对训练完成的编码器和训练完成的分类器进行参数调整； 改进的InfoNCE损失函数如下： 其中，E表示求均值，和分别指两个向量之间的点积，指温度超参数，为正集合，表示数据样本队列中的元素。

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武汉大学，其通讯地址为：430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山；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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