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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于全局自注意力机制和几何深度学习的面部表情识别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：CN116012915B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202310003298.0，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于全局自注意力机制和几何深度学习的面部表情识别方法和系统是由孙宁;宋耀;尤长伟设计研发完成，并于2023-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于全局自注意力机制和几何深度学习的面部表情识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于全局自注意力机制和几何深度学习的面部表情识别方法和系统，该方法包括以下步骤：对真实环境人脸面部表情图像进行预处理，同一张图像分别进行分割和关键点提取，得到等分的图像块和面部关键点拓扑图；构建端到端可训练的基于全局自注意力机制的神经网络模型AGT；利用前述步骤得到的面部表情图像块与面部关键点拓扑作为输入，对AGT进行训练；以及识别新的人脸图像的表情类别时，将经过前述步骤得到的面部表情图像块与面部关键点拓扑输入到AGT网络模型中以得到该图像的表情类别。本发明的方法和系统提高了真实环境面部表情识别的识别率和鲁棒性，此外，从不同尺度的面部拓扑中提取表情信息，进一步了提高网络的特征提取能力。

本发明授权一种基于全局自注意力机制和几何深度学习的面部表情识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于全局自注意力机制和几何深度学习的面部表情识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、对真实环境人脸面部表情图像进行预处理，同一张图像分别进行分割和关键点提取，得到等分的图像块和面部关键点拓扑图； 步骤2、构建端到端可训练的基于全局自注意力机制的神经网络模型AGT，AGT包括面部表观特征提取网络ITP、面部结构性信息提取网络GTP和融合判决模块； 步骤3、利用步骤1中得到的面部表情图像块与面部关键点拓扑作为输入，对AGT进行训练；以及 步骤4、识别一张新的人脸图像的表情类别时，首先经过步骤1得到相应的面部表情图像块与面部关键点拓扑，再输入到AGT网络模型中最终得到该图像的表情类别； 在步骤1中，图像块作为面部表观特征提取网络ITP的输入，面部关键点拓扑图作为面部结构性信息提取网络GTP的输入，关键点位置所在的图像块序列化后作为关键点的特征； ITP是基于全局自注意力机制的网络模型，用于提取面部表观特征，GTP是基于多尺度自注意力机制的网络模型，用于提取面部结构性特征；ITP和GTP通过自注意力机制自适应地学习输入的各个部分之间的关系，进而分别识别出两种异构面部表情数据中最具分辨力的区域；GTP中所使用的多尺度自注意力层能在不同尺度的面部表情拓扑应用自注意力机制，将面部关键点分区域，对每一个区域单独计算自注意力，再和全脸面部关键点自注意力计算结果融合。

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