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龙图腾网获悉深圳技术大学申请的专利一种端到端的表情检测方法和系统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：CN115798007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202211509482.4，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种端到端的表情检测方法和系统是由彭小江;朱子龙;毛抒艺设计研发完成，并于2022-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种端到端的表情检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种端到端的表情检测方法和系统，其中，端到端的表情检测方法包括：构建表情检测数据集；根据特征金字塔网络建立表情检测网络模型，使用表情检测网络模型对表情检测数据集分别进行特征图提取、语义信息收集和特征融合，得到人脸表情热力图；表情检测网络模型根据多任务学习策略，检测人脸表情热力图中的人脸中心点；表情检测网络模型对人脸中心点进行IoU过滤，识别得到人脸中心点对应的人脸表情信息。本发明的技术方案能解决现有技术中步骤繁琐，识别不准确且处理过程耗时的问题。

本发明授权一种端到端的表情检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种端到端的表情检测方法，其特征在于，包括： 构建表情检测数据集； 根据特征金字塔网络建立表情检测网络模型，使用所述表情检测网络模型对所述表情检测数据集分别进行特征图提取、语义信息收集和特征融合，得到人脸表情热力图；所述根据特征金字塔网络建立表情检测网络模型的步骤，包括：使用深度可分离卷积网络MobileNetV2作为所述表情检测网络模型的主干网络；使用所述特征金字塔网络构建所述表情检测网络模型的特征提取路径； 所述表情检测网络模型根据多任务学习策略，检测所述人脸表情热力图中的人脸中心点； 所述表情检测网络模型对所述人脸中心点进行IoU过滤，识别得到所述人脸中心点对应的人脸表情信息； 其中，所述表情检测网络模型根据多任务学习策略，检测所述人脸表情热力图中的人类中心点的步骤，包括： 构建所述表情检测网络模型的损失函数； 提取所述人脸表情热力图中的多个关键点，根据所述表情检测网络的损失函数对所述多个关键点进行损失计算，得到所述人脸中心点； 根据所述损失函数预测得到所述人脸中心点对应的中心点偏移量和目标宽高，得到所述人脸表情热力图的人脸矩形框； 其中，所述构建所述表情检测网络的损失函数的步骤，包括： 分别计算所述表情检测网络模型的表情分类损失、人脸中心点偏移损失、人脸矩形框宽高损失和五官点坐标损失； 使用所述表情分类损失、人脸中心点偏移损失、人脸矩形框宽高损失和五官点坐标损失，根据所述表情检测网络模型的损失函数：=+计算得到所述表情检测网络模型的总体损失； 其中，Lc为表情分类损失、Loff为人脸中心点偏移损失、Lbox为人脸矩形框宽高损失，Lm为五官点坐标损失；为人类中心点偏移损失的约束、为人脸矩形框宽高损失的约束，五官点坐标损失的约束。

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